淺談5G+工業互聯網賦能智慧農業

關鍵詞：5G；大數據；人工智能；智能農機；無人駕駛

0引言

我國糧食生產以小農經營為主，生產規模比較小，隨著流轉和托管模式的發展，生產規模化有一定改變，但是農業生產受傳統資源約束的影響還是比較大，局面沒有發生根本改變。隨著我國城鎮化的快速發展，農業生產資源要素的平衡被打破，引發了我國當前農村面臨的客觀窘相：勞動力流失、耕地撂荒和農村空心化等。近年來，數字化、自動化和智能化技術在糧食生產領域應用步伐加快，機械化生產與信息化技術深度融合，初步形成了無人化農業概念，引發社會廣泛關注。無人化農業系統包括生產信息采集設施、生產作業裝備和生產管理平臺3大組成部分，以全過程智能化管控、精準化作業實施為核心，通過數據孿生，指導和驅動糧食生產運行，以實現糧食生產的降本、高效、精準和綠色。

5G網絡，下行峰值數據速率可達20Gbps，而上行峰值數據速率超過10Gbps；此外，5G還將大大降低時延及提高整體網絡效率，簡化后的網絡架構將提供lt;5ms的端到端延遲[1-3]。5G帶來的是超越光纖的傳輸速度，超越工業總線的實時能力及全空間的連接，5G將會帶來業務場景的全面創新。基于5G+工業互聯網平臺，充分運用智能制造、工業互聯網技術，融合5G、人工智能和數字孿生等賦能手段，搭建技術創新平臺、構建技術協同體系、汲取行業市場需求及攻關農機短板，在研發農機共性、關鍵技術基礎上開發面向市場且應用性較強的系列云服務平臺產品，為農機行業及農村用戶提供自主可控的綜合性系統解決方案[4-8]。

15G+工業互聯網平臺主要功能和設計理念

1.1主要功能

大田耕作區以大田作物玉米和小麥輪作為主、經濟作物為輔進行生產，在此區域內利用智能農業機械、田間傳感網絡、5G通信技術、智能灌溉系統、機藝融合技術、大數據分析技術和3S技術等建立面向未來的智慧大田種植體系，探索智慧農業的實施路徑，并以此核心種植區域的實踐結果向其余大田區域擴散[9-11]。

規劃建設15.33hm2（230畝）農業耕作區域，在此區域內利用智能農業機械、田間傳感網絡、SG通信技術、智能灌溉系統、機藝融合技術、大數據分析技術和3S技術等建立面向未來的智慧稻田種植體系，探索智慧稻田的實施路徑。

建設無人車試驗區，占地1.67hm2（25畝），主要進行無人農機的驗證、展示。構建多機協同作業系統，充分利用北斗GNSS衛星導航高精度定位系統、自動駕駛系統、農機整車控制器和傳感器環境感知系統提供的技術能力，解決多臺農機自主、協同作業問題。通過多機協同作業提高作業效率、降低人工成本、縮短作業時間、適配農藝要求及優化機具匹配，實現更高效、可持續的綠色智能農業發展要求。

建設新技術驗證區，約占地5.33hm2（80畝）。主要用于智慧農業、智慧農機和機藝融合等各種新技術的驗證；結合科研院所進行土壤改良、作物新品種和農藝新技術等的試驗及應用；作為智慧農業系統應用的創新地，為其他地塊提供新技術應用支持。

1.2設計理念

該項目建設一個以物聯網數據及控制為核心的大田農機管控系統。該系統結合衛星導航、自組通信網絡，提供一個包含導航終端、自動駕駛和大數據挖掘的綜合農機管控方案。通過各種類型的農機智能終端，提供農機管理、車身數據采集、自動駕駛作業和變量控制作業等功能，平臺將充分采集農機實時信息，使移動管理終端具備查詢、調度、定位、測量、計算和管理等功能。

2多農機智能作業平臺建設方案

2.1項目目標

多機協同作業系統充分利用北斗GNSS衛星導航高精度定位系統、自動駕駛系統、拖拉機整車控制器多傳感器環境感知系統提供的技術能力，解決多臺拖拉機自主、協同作業問題：目標模式A，單臺拖拉機無人自主駕駛（多種路徑規劃、靜態障礙物避障）；目標模式B，兩臺拖拉機模擬協同作業（播種協同、收割協同、青貯協同）；目標模式C，有人駕駛、無人駕駛拖拉機協同作業。

通過多機協同作業解決提高作業效率、降低人工成本、縮短作業時間、適配農藝要求和優化機具匹配問題，實現更高效、可持的綠色智能農業發展要求。

2.2系統硬件選型

本多機協同系統設計方案的實施目標：基于合作方的自動駕駛產品（使用固定式RTK差分基準站）、戰術自組網通信終端和5G移動通訊網絡，實現上述3個項目目標。多機協同系統設備連接如圖1所示。

2.3系統設計方案

2.3.1總體設計方案

系統設計方案如圖2所示。在多機協同作業中心（云平臺）完成多機協同的全局協同規劃（全路徑規劃且實現靜態障礙物避障）；在終端僅進行動態局部協同的實時調整并基于多傳感器環境感知／安全策略，實現基本的動態避障和無人駕駛多機協同、單機無人自主駕駛及有人與無人駕駛協同。

2.3.2系統設計

云端平臺全局規劃作業分為兩種情況：單機無人自動作業和多機協同作業。

（1）單機無人自動作業。云端平臺根據作業地塊信息，預置單機作業方式（套行、梭形）。①生成作業地塊的全路徑規劃。②在預置調度區域將預先定義好的移庫路徑與作業地塊的全路徑規劃按照拼接邏輯進行拼接，生成全局規劃路徑并生成關鍵點集。③先由關鍵點集產生作業速度剖面，再根據作業機具作業速度剖面對生成的全路徑上每個路徑點增加時長信息，生成全局規劃軌跡。④在全局規劃軌跡上增加關鍵點農具控制信息，生成全局規劃作業。

（2）多機協同作業。云端平臺根據作業地塊信息，預置多機協同作業方式。①生成協同作業地塊的全路徑規劃，根據協同作業方式（左右、前后），按照協同位置約束進行協同路徑點映射（協同路徑由一一對應的協同點組成），分別生成由一一對應路徑點組成的協同規劃路徑。②在預置調度區域（協同車輛可使用相同的預置調度區域，也可使用不同的預置調度區域）將預先定義好的不同協同車輛的移庫路徑分別和與其對應的全路徑規劃進行拼接，生成協同全局規劃路徑，同時生成協同全局規劃路徑的關鍵點集。③由關鍵點集產生協同作業速度剖面，再根據作業機具作業速度剖面對生成的主終端全路徑上每個路徑點增加時長信息，生成主終端全局規劃軌跡；將一一對應點的時長信息拷貝至協同全局規劃路徑中，生成從終端全局規劃軌跡。④在主從協同全局規劃軌跡上增加關鍵點農具控制信息，生成協同全局規劃作業。

3協同終端設計

3.1協同終端總體構架

協同作業終端的總體構架如圖3所示，協同作業終端分為3個部分：系統操作層、算法模塊和安全／監控層。系統操作層根據全路徑規劃（包括靜態避障規劃）的多機協同作業路徑完成自動駕駛、多機協同作業車輛速度及農具控制控制。算法模塊用于提取作業規劃路徑，進行自動駕駛控制；提取車輛速度控制信息，進行協同速度控制；提取關鍵點農具控制信息，進行農具控制。安全／系統監控模塊完成多機協同作業的實時通訊及狀態監控工作。

協同作業終端的3個部分相互獨立，實現上也是3個不同實體。協同映射點管理是協同作業算法的關鍵，通過映射點，完成協同需要的速度局部調整。關鍵節點控制的輸出結果對應不同作業階段的農具操作控制。將提取的規劃路徑信息和上述解析內容分別發送給自動駕駛控制器、整車控制器完成協同作業需要的自動駕駛和農具控制。

主從拖拉機均運行上述3個部分，通過自組網通信設備進行位置、速度和對應軌跡點序號等信息交互。即所有導航相關處理均在本機進行（邊緣計算），據此提高整個多機協同作業系統的可靠性，即使短暫出現無線通信鏈路故障，多機協同作業仍可繼續進行。

3.2多機協同目標模式

3.2.1模式A：單車無人駕駛

云端控制中心根據無人作業車輛位置，按照作業需求完成無人作業的全路徑規劃，并將全路徑作業任務下達到終端設備。自動駕駛控制器完成自動駕駛轉向控制并將作業路徑的屬性及關鍵點信息（直線、曲線、地頭、靜態障礙物、前進倒車和關鍵點距離等）通過CAN總線發送至拖拉機整車控制器，整車控制器控制拖拉機和農具動作。

（1）全路徑規劃一：跳行作業。對于較寬的作業場地，使用跳行規劃方式完成整個無人駕駛作業過程。跳行作業要求地塊的半寬度滿足最小轉彎直徑要求，整個地塊分為兩個作業區，每個作業區作業車輛按照相同方向作業，如圖4a所示。

以東方紅LF2204型拖拉機為例，最小轉彎半徑6.5m，若農具幅寬為2.8m，則需要跨越5壟轉向，實現最小路徑單元，并以此單元拼接，直至整個地塊作業完成。此時地塊寬度為10個壟寬，即28m。

（2）全路徑規劃二：梭形作業。對于較窄的作業場地，場地寬度不滿足跳行作業要求，可使用梭形方式完成整個無人駕駛作業過程。該模式由整車控制器在關鍵點處控制車輛完成梭形掉頭，如圖4b所示。

（3）全路徑規劃三：靜態避障規劃。如圖4b所示，云端可根據靜態障礙物的大小、位置，選擇最優的繞行路徑并將包含靜態障礙物避障規劃的全路徑作業規劃下發到終端執行。

（4）全路徑規劃四：移庫作業規劃。考慮工程實現及多機協同項目重點及背景數據采集問題，云端作業切換需要實現作業地塊到車庫／油庫及地塊到地塊間的相互轉移。移庫采用預置退出區域，采用預先人工駕駛全路徑記錄方式，在需要進行作業點切換時調出并完成程序化無人駕駛的切換／移庫作業。

此需求的實現，需要定義作業地塊的進入、退出點并預先完成所有可能的轉移路線的手工駕駛全路徑記錄工作，可保存在云端或終端，根據需要予以調用或執行。

3.2.2模式B：無人駕駛雙車協同

雙車協同以云端下發的全路徑規劃為基礎，基于雙車位置進行局部的動態規劃調整，然后通過自動駕駛控制器、整車控制器的協同實現不同的無人駕駛雙車協同作業。

（1）無人駕駛雙車協同一：播種協同。旋耕、播種等作業多車協同，可在路徑規劃模式A的基礎上，實現如下協同作業路徑，如圖5a所示，藍車（黑色）在前，紅車（灰色）在后，間隔一定距離L，此距離需大于安全距離。

（2）無人駕駛雙車協同二：收割協同。使用兩臺拖拉機實現類似收割機和運輸車的作業協同模式，主拖拉機模擬收割機，從拖拉機模擬運輸車。

路徑方面，收割機采用如圖5b所示的回形路徑，回形路徑一般無需倒車，作業效率高，一般人工駕駛收割機即采用回形路徑。但在最后的紅色（粗線）部分，轉彎半徑過小，需要切換為路徑規劃模式A的梭行路徑，才能完成整個作業。

協同方面，收割機沿“回”形最外側收割，收割5min后，在直線上，通過車間通信召喚運輸車來到收割機正后方的已收割區域，與收割機相距5m，保持與收割機的相對靜止直線運行1min，運輸車駛離到地邊指定點卸糧，等待下一次召喚。

模擬運輸車需要實時生成作業路徑。該路徑分為兩部分：垂直于收割作業行、收割作業行。根據預測協同位置，確認同步區域，然后生成模擬運輸車的兩段直線協同路徑（約束模擬運輸車原路返回同一個卸糧點）。

3.2.3模式C：有人駕駛與無人駕駛雙車協同

兩車以特定相對位置起步，前車人工駕駛，或直或彎，后車與其保持相對靜止。人工駕駛行為需要符合一定的規則：特定轉彎半徑下的最大速度應不超過設定的最大橫向加速度；最小轉彎半徑不小于設定值；車輛加／減速變化不超過設定的加／減加速度；作業速度在設定范圍；主從車輛保持相對位置同時滿足作業區域邊界約束等。

3.3協同系統性能參數

3.3.1協同環境參數

橫向協同作業間距為0.5～1.5倍車長，縱向協同作業間距為0.5～1.5倍車長，測試地塊大小為100～200mx100～200m，協同作業速度為5～7km/h（根據攜帶農具的不同有差異）。

3.3.2性能參數

使用合眾思壯慧農EAS100型電動方向盤自動駕駛和WR03-MIMO戰術自組網終端，借助地面固定RTK實時載波相位差分技術，多機協同作業系統預計獲得如下性能：協同定位精度lt; 30cm（橫向、縱向一地面RTK），協同航向精度lt;0.5，協同速度精度lt;0.2m/s。

4 5G網絡建設方案

4.1 5G主要應用場景

根據中國一拖智慧農業示范園的整體需求和業務特征，通過部署SG定制網，為項目中以下場景提供SG接入能力。場景一：視覺檢測類，包括工業視覺檢測、無人機巡檢；場景二：信息采集與控制類，包括農業數據采集、設備遠程控制、SG產線數據采集；場景三：多機協同遠控類，包括無人農機控制、自動駕駛數據回傳。

4.2網絡需求

時延要求：lt;20ms（無人農機控制），總體要求時延lt;50ms；單終端帶寬：8M以上；本地數據不出園區；數據本地處理能力。

4.3建設方案

4.3.1 5G定制專網比鄰模式組網方案

考慮中國一拖智慧園區對時延、大帶寬及未來局部區域的大連接需求，采用比鄰模式的5G定制專網的建設方案。根據客戶需求和業務特征，新建5G網絡，通過SA網絡支持網絡切片。

UPF（用戶端口管理）下沉到園區數據機房，園區內數據交互無需經過大網，直接傳輸到客戶的內網服務器／數據中心，可保障數據不出園區，實現業務安全隔離。

園區端到端交互時延減少，并提供一定的QoS保障。同時，對于大帶寬、時延敏感的計算工作，可依托邊緣MEC執行，提升總體效率。

4.3.2專線保障

為滿足中國一拖智慧園區5G定制網各單元設備互聯，若后期有需求，中國電信洛陽分公司將對園區進行全光纖網絡建設，可將OLT等設備下沉至園區數據中心機房。各部門全部采用光纖與中心機房互聯，并且園區內配置5G設備遠端、5GCPE和交換機等設備，以實現園區內移動設備的5G、WIFI無線信號覆蓋和非移動設備的光纖、辦公網、智慧農業管理系統（SAM）、企業資源系統（BPS）及生產執行系統（MES）等的需求，并根據業務需要靈活選取設備接入方式，控制網絡使用成本。

4.4網絡建設

根據項目需求和業務特征，中國電信洛陽分公司為園區新建5G網絡，通過SA網絡支持網絡切片，支持終端接人室分站。核心網側采用UPF下沉（UPF設備部署在園區數據機房區），為園區提供業務隔離、業務加速、高帶寬和低時延服務；園區網絡由中國電信洛陽分公司統一管理，實現建、維、優和保一站式服務。

園區位于洛陽市郊區靠近農村邊緣地區，結合現場情況和5G網絡覆蓋特性，經現場實地考察結合園區需求，最終采取園區內新增5G室分站覆蓋的建設方式。規劃建成后，園區將實現單站覆蓋半徑600m，保證5G網絡建成后的網絡質量。新建設SG室分站新增SG主設備AAU3臺，新增5G BBU1臺。本次覆蓋園區面積約70萬tm2。

園區規劃UPF下沉，采用1+1的2U的E9000H-2UPF設備進行部署，使園區具備數據本地分流能力的同時，還具備本地容災能力。

4.5建設特色

（1）用先進的無人駕駛飛行器技術、遙感傳感器技術、遙測遙控技術、通訊技術和遙感應用技術集合，智能化地獲取田間土地及作物信息，經過解析處理，生成農田電子地圖和農田作物生長指數圖譜等農業應用成果，為農田管理提供科學數據參考。

（2）基于無人駕駛的拖拉機自動耕播。中國一拖根據未來農業機械發展趨勢，結合自身產品技術優勢，通過自主創新，攻關“精準農藝約束下自動駕駛拖拉機整機作業智能控制技術”“自動駕駛拖拉機精準路徑規劃行駛控制技術”和“自動駕駛拖拉機安全控制技術’’等關鍵技術，并應用在了東方紅大功率動力換擋輪式拖拉機產品上，達到了設計要求。適用于大中型農場的中、重負荷耕、耙、播、收及復式作業等多種作業需求。

研發團隊在拖拉機原有電控系統基礎上，加裝路徑規劃系統、安全控制系統、機組通訊系統、整車控制系統和地理環境識別系統等，實現車輛的自動駕駛及作業功能。保證拖拉機在自動駕駛過程中，車輛自動按照規劃路徑行駛、作業，識別障礙物停車等，實現駕駛員可隨時接管車輛控制并做到主動干預，防止意外和自動駕駛系統失效等情況的發生。

（3）無人駕駛播種拖拉機。以中國一拖先進的動力換擋拖拉機為載體采用定位+慣導等先進技術，整機通過CAN總線進行通訊、采用先進的機電液控制系統，結合北斗高精度定位技術，實現一款適用于農田耕、整、植保用途的無人駕駛拖拉機。

（4）無人駕駛操作臺。無人駕駛拖拉機配備北斗定位系統，利用北斗三頻定位技術，多模高精度組合定位實現車輛精確定位，通過建立靜止、低速、高速全程實時駕駛狀態判別模型實現車輛的快速人線和連續自動控制，通過對農藝要求的進一步分析，確定了一系列適用于農業作業環境的直線、圓周或任意曲線的路徑規劃，并通過對車輛的精確定位、航向判定及車身姿態，發送車輛控制指令，使得車輛根據導航信息嚴格按照規劃好的路徑自動行駛。

5智能制造科技進展進一步開發和應用情況

智能制造科技進展雖然在智能農機自動駕駛、任意曲線行駛控制、協同作業和農具智能控制等技術產品方面取得了突破性進展，但是在農機ADAS系統、遠程駕駛系統和精準作業系統等方面仍處于不斷完善和發展階段。

在農機ADAS系統方面，隨著農機自動駕駛技術的發展，為提高農田地理環境識別的準確率，多傳感器融合識別農田地理環境技術將是下一步的研究重點，為優化和提升農機無人駕駛及農藝精準實施提供更好的技術支撐。

在農機遠程駕駛系統方面，由于農田地理環境復雜、各地農藝不同，農機在作業時需要在非結構化特殊場景時人工遠程介入，如特殊的岬角轉彎、特殊地形農地區域場景作業處理等，另外，農機特殊故障時需要通過遠程駕駛系統人為介入，避免安全事故發生等。遠程駕駛運用5G、虛擬現實等技術實現平臺遠程驅動無人駕駛機械作業，也是為實現降低糧食無人化生產場景搭建成本的必備技術。

在精準作業系統方面，隨著感知技術、衛星遙感技術等發展，基于數據孿生驅動裝備，并結合農藝要求，精準實施農業作業將是下一步發展方向。

在平臺方面，在無人作業裝備（拖拉機、收獲機、機具）參數監測、數據分析、算法優化及遠程交互與協同等方面仍要進一步深化研究，以實現糧食生產高質量保障。

6結束語

裝備向自動化、智能化的發展是不可逆的，另外，智能農機是農業場景里的裝備，有其特殊性，不同的智能化水平可以解決不同的問題，有較高輔助農業生產實用性。面對技術應用與發展，我國農業裝備產業發展面臨拓展領域、增加品種、完善功能和提升水平的多重挑戰，農業智能裝備技術需求將越來越大。本項目可在大面積作業的場景下得到很好地推廣應用，實現高效的農機作業，符合我國目前農業全程機械化、智能化的要求，有提供解決國家糧食安全有效方案的社會價值意義，應用前景廣大。