無人農場智能管控平臺設計與實現

馮敏康龔智峰徐璟吳雄杰戴馮家林立杰徐紀洋李曉宇王錚

(1.上海市嘉定區農機技術推廣站，上海 201800；2.上海市農業機械鑒定推廣站，上海 201600；3.上海聯適導航技術股份有限公司，上海 201702)

引言

農業是國民經濟的基礎，現代農業裝備是現代農業的重要支撐。近年來，隨著各地新農村建設的不斷推進，我國城鎮化水平也逐步提高，同時出現了農業人口老齡化加劇以及青年一代就業觀念改變等導致的新問題。尤其是對于農業生產來說，“誰來種地、如何種地”的問題日益嚴重。國內外都在探索如何通過技術改變農業生產對人的依賴，當前，世界主要發達國家是以農業生產裝備融合電子信息、物聯網、云計算等技術，來實現農業生產過程的自動化、智能化、機器人化，進而代替人工作業。新興技術主要體現在智能化的作業控制，智慧化的生產決策，信息化的平臺管控，智慧農業是未來農業的發展方向；與傳統的機械化農業生產相比，無人化農業集成了更多的現代科技成果，以現代信息技術為手段，整合物聯網、大數據、5G技術和AI等技術對農業的生產經營進行智能化數字管理，從整體上對農業發展進行設計和規劃，從而實現高效的新型農業生產模式，可以在保證一定作業水平的情況下，降低勞動強度，提高生產效率，減少農資投入，節本增效，特別是減少農業生產對傳統農業人口的依賴，是農業生產歷史上的一次新的革命。

近年來，智慧農業發展迅速，歐美等發達國家針對智慧農業的發展相繼出臺了扶持政策、措施和發展規劃，我國農業上應用信息技術起步較晚但發展較快。無人農場是智慧農業的重要場景之一，主要包括智能農機技術及裝備、環境感知技術及裝備、無人農場智能管控平臺，本文以上海市嘉定無人農場為例，重點探討了管控平臺的設計與實現方案及現有問題，可為未來進一步完善提供借鑒。

1 嘉定無人農場簡介

1.1 農場概況

嘉定無人農場位于外岡鎮的西、北片，涉及葛隆村、泉涇村、周涇村、望新村等，以水稻種植區域為主，以外岡農業合作社泉涇基地106.67hm2水田作業區域為核心，逐步擴展至周邊基地近萬畝的水稻種植區域，以發展現代農業、設施糧田、設施菜田和規模化養殖為主，是嘉定區糧食主產區，根據2021年統計數據，外岡鎮谷類產量12975.7t，農業年產值15005.1萬元。

1.2 無人農場技術裝備情況

具體見表1。

表1 農場生產裝備現狀

1.3 無人農場應用情況

嘉定無人農場2021年已完成20hm2示范區內的耕、種、管、收全流程無人化作業，與傳統農機作業應用情況對比情況如下。

拖拉機每年需要進行深翻、旋耕、刮平、開溝等3～5次作業。無人駕駛拖拉機可減少勞動力投入并以最優路徑規劃，有效提高土地利用率和節約燃油，避免多余的調頭動作。

插秧作業每臺農機需要有1名機手、1～2名擺秧人員和1～2名運秧人員，每臺每天可作業3.33～4.67hm2，人力成本投入較高。無人駕駛插秧機可減少機手的投入，地塊全路徑自動規劃，提升作業效率。

植保作業主要以高地隙自走式打藥機為主，手動噴灑時噴灑量通過手動閥進行控制，藥液對機手的安全有隱患且存在重復作業的問題。無人駕駛植保機可通過路徑規劃解決重復作業的問題，加裝精準施藥變量噴灑裝置節省農資和燃油成本。

傳統收獲作業每臺收割機每天可作業2.33hm2左右，一般每2臺收割機需要配備1臺運糧車，收割機需要在糧滿時到運糧車位置卸糧。無人駕駛收割機通過前期產量估測計算出最優收割路徑和卸糧位置可以大大提高作業效率，減少多余的調頭動作。

根據嘉定無人農場示范區近年來無人化作業與傳統作業的整體投入對比，農資的投入將節省68.45元·667m-2。其中，傳統作業與無人化作業的人工成本日均差額在500元左右，人工成本節約率為56%，節省肥料達11%以上，節省燃油17.5%，節省秧苗約5%。

2 農場智慧農業平臺設計

2.1 需求分析

無人農場智能管控平臺系統是無人化農場的運維大腦，是大數據與云計算技術、人工智能技術與智能裝備技術的集成系統，通過大數據技術來完成知識存儲、信息采集、數據處理；通過人工智能技術完成數據智能識別、學習、推理和決策；通過無線通信技術實現與作業現場的信息交互。

2.1.1 農情數據的規模化批量信息處理

通過數據清洗、數據集成、數據轉換、數據規約等技術，篩選原始數據中對決策系統有利的數據，保證系統的快速響應、提升分析建模的精度及效率。

2.1.2 無線通信技術的穩定性與實時性響應保障

近距離無線傳輸技術，短距離無線傳輸技術和遠距離無限傳輸技術3種無限通信技術的深度融合使用。

2.1.3 遙感檢測精度問題

由于地表作物類型、分布情況和生長發育的復雜性，導致遙感影像產生“同物異譜”和“同譜異物”現象，需要進一步從作物成像和成像機理上做定量研究。

2.1.4 關鍵節點的決策能力缺失

從“人來決策”到“無人值守”，人工智能應對突發、復雜情況的能力完全不具備，加上農業生產的試錯代價過高，關鍵節點的決策還需要人工介入。

2.1.5 無人作業效率偏低

由于人工智能對復雜環境和農業農情農藝的數據處理模型完全不成熟，自主生成的規劃路徑往往以降低效率作為條件。

2.2 整體架構

平臺總體技術架構采用微服務開發，采用Consul作為注冊中心，NACOS作為配置中心，依托于華為云各項服務。使用華為云CloudDeploy流水線式管理項目的編譯發布上線；使用華為云ELB將訪問流量自動分發到多臺云服務器，實現更高的應用容錯；分布式消息隊列RabbitMQ幫助流控，系統解耦等；結合云日志服務LTS后期高效排查問題定位問題；用華為云數據庫Redis作為共享存儲，可以在訪問高峰時預熱數據等；PostgreSql持久化數據，出色的保證數據的完整性和可靠性,采用濤思時序數據庫作為時序數據(軌跡,上線日志,預警)的持久化存儲，能有效緩解PostgreSql數據庫的寫入壓力，連續查詢，支持基于滑動窗口的流式計算，大幅度提高基礎數據分析能力。

平臺主要分為4個應用服務：數據服務(數據報表、數據分析)，車輛服務(車輛管理、車輛軌跡、預警規則)，作業服務(作業管理、作業調度)，視頻服務(視頻直播、視頻轉碼、視頻回放)。各個服務相互隔離互不影響，使用高效的MQ服務間接通訊，也為以后大數據量的分庫分表做準備。應用服務來聚合各個中心的數據，統一對外。

車載終端數據采集，采用MQTT物聯網協議，負責與農機車輛上裝載的設備終端模塊通信，包括數據采集、協議解析、數據校驗，數據加解密。通過高效的MQ服務上報給數據服務。

2.3 全場概況模塊

平臺系統根據無人車輛終端上傳的位置信息，在無人農場電子地圖上實時顯示無人農機終端的具體位置、運行狀態及分布信息，達到對無人農機終端實時可視化的監管目的。其中還包括在無人農場電子地圖的圖層上疊加農田地塊圖層文件，并可通過選中農田圖層顯示其屬性信息和相關作業信息。

2.3.1 地塊狀態顯示與圖層信息顯示

將采集的地塊數據處理后，以不同的圖層、標注點進行展示，可以體現出地塊邊界、地塊作業狀態、特殊地標物等信息。

2.3.2 車輛狀態顯示與位置顯示

根據無人農機終端反饋的若干狀態信息，平臺數據管理模塊處理數據后，以不同的狀態信息展示在平臺監控端，達到實時監控的目的。實時更新車輛的位置信息，終端上線即發起監控，達到動態檢測效果。

2.3.3 視頻監控搭配遠程控制

高清車載監控搭配無人駕駛控制器，實現現場作業畫面監控、人為干預車輛行為。主視角監控車輛前方配合做視覺檢測，農具視角監控農具的下落情況以及插秧漏苗的檢測。各種控制指令實現遠程點火、部署作業、加速減速、調頭轉彎等操作。根據軟件回傳的作業信息，判斷更新作業進度、作業面積、現場消息通知、差分狀態、通訊狀態等關鍵信息，配合農田地圖和車模型，繪制實時作業軌跡。

2.4 任務管理模塊

遠程部署功能模塊，可選擇單臺設備進行作業部署，操作流程：選擇地塊—確認作業任務—選擇作業農藝—設置作業速度—選擇作業車輛—作業任務預覽—作業任務下發確認—開始作業。

作業任務信息統計，包括當日車輛的軌跡、發動機轉速、發動機扭矩、每小時油耗、燃油總消耗、工作時長、機油壓力、冷卻液溫度、電壓、作業面積總計、作業里程總計、作業時長總計、累計油耗等。

2.5 無人終端模塊

智能終端的信息統計模塊，包括農機類型、農機品牌、農機型號、農機農藝、農機馬力、歸屬信息、車輛調試參數等。搭載智能設備的統計，各個位置的攝像頭綁定及預覽、車輛歷史軌跡回放、速度變化趨勢圖、工況變化趨勢圖。

3 小結與展望

無人農場智能管控平臺作為無人農場運行的核心，可查看所有自動駕駛、無人駕駛系統用戶信息、車輛信息、自動駕駛參數信息、安裝信息、速度坐標面積等作業信息，作業軌跡、報警信息、作業類型等。以地理信息采集為基礎，在田塊上對各種智能傳感器采集的信息和在地塊上進行的各種農業生產活動進行分析展示，系統實現對農業生產的作業規劃，實現對智能裝備如無人駕駛裝備、變量噴灑裝備、測深施肥裝備的規劃，制定綜合的無人作業方案，實現人機協同，多機協同作業，從而實現耕、種、管、收各個環節的無人化作業。

同時支持對系統平臺的數字化農業應用的拓展，通過部署數字化農業信息采集傳感器，實現農田基本信息采集，包括環境因素、土壤基本肥力、作物生長監測、產量評估的智能感知，從而制定科學的基肥、追肥作業處方圖，實現作物全生育周期長勢監測，作物產量分析和全年度綜合作業分析，結合智能農業裝備和智能傳感器的信息，對地塊上全作業季信息的采集，結合產量數據，得出全年度的分析報告，為用戶種地提供指導依據，同時可以積累多年份農業生產大數據，結合專家分析，建立農業生產模型。

通過對農業數據基礎設施的數據積累，建立相關作物生長模型、病蟲害預測模型等，通過模型來控制作物生產過程智能化，實現作物生產灌溉、施肥、植保等作業過程精準化，達到精耕細作的目的。

通過對上海市嘉定無人農場的實踐，無人農場建設還存在以下幾個方面的問題。

初期投入成本高。由于農業人口大量減少，現階段農業勞動力成本也逐步提高，但是無人農場需要前期投入大量智能化裝備，前期成本相對于勞動力仍然過高；無人農場大規模推廣應用也受到了前期投入成本過高的限制，新興技術成果需要產業政策的不斷扶持，才能進一步逐漸普及。

技術可靠性待提升。以減少對人的依賴為特征和目標的無人農場技術，需要穩定和可靠的裝備作為支撐，因此需要加快對農業高端傳感器、大數據模型、人工智能軟硬件和裝備集成技術的進一步提升，加快集成應用與示范；推進農業大數據基礎數據庫的建設，建立并不斷完善具有自主知識產權的農業模型訓練數據集，形成成本更低也更符合國內農情的模型來指導我國的農業生產；利用高校和科研院所的科研優勢，針對不同區域的氣候及作物品種、土壤性質等研發相應的技術裝備，通過“創新聯合體”的方式加快成果的推廣。

標準體系不夠完善。國外的智慧農業技術發展歷史較長，積累并形成了大量的無人農場技術標準體系，但是技術標準涉及的農藝都是建立在各國種植作物的種類和品種以及技術裝備基礎上的，國內無法直接應用，未來需要建立適應國情的無人農場技術標準體系，以促進我國無人農場的發展。