農業設施智能機器人監控系統研究及應用

0引言

設施農業作為突破自然氣候限制、實現高效生產的模式，智能化發展已成為其轉型升級的趨勢。傳統溫室環境監控系統多依賴固定式傳感器網絡與人力巡檢機制，存在硬件成本高、環境調控響應滯后等問題，難以應對極端氣候對作物生長的突發性影響，難以適配小規模種植場景的經濟性與靈活性需求。近年來，以移動機器人平臺為載體，結合低功耗廣域物聯網（NB-IoT）與人工智能算法的新型解決方案，為設施農業環境精準調控提供了動態數據采集與智能決策支持的新路徑。研究聚焦設施農業場景中環境變量的實時感知、高效傳輸與智能決策需求，通過構建集成移動機器人、無線通信模塊與閉環控制算法的智能監控系統，旨在解決傳統系統硬件維護復雜、調控被動化等問題，探索農業自動化與數字化的融合路徑，從而實現溫室環境自適應的穩定控制，為降低農業能源消耗、提升作物品質、推動農業可持續發展提供技術支撐。

1設施農業智能機器人監控系統需求分析

當前設施農業環境監控普遍面臨硬件冗余與動態響應不足的問題，傳統固定式傳感網絡因維護復雜度高、調控滯后，難以滿足精細化生產需求。設施農業智能機器人監控系統的核心功能需求是通過移動機器人平臺替代固定傳感器陣列，實現溫室內光照、溫濕度、氣體濃度等參數的全域動態采集，結合環境預測模型構建數據驅動的閉環調控機制，確保環境參數與作物需求動態匹配；非功能需求則聚焦硬件系統的輕量化部署、無線通信穩定低耗性、算法的可擴展性，以滿足不同規模種植場景的靈活適配。系統應提供用戶友好的交互界面，簡化農戶對監測數據與調控策略的操作流程，并建立異常狀態預警與自主容錯機制，克服因設備老化、信號干擾導致的偶然性故障對農業生產的潛在影響。從農業可持續發展角度考慮，系統設計應兼顧能源效率與生態友好性，在降本增效的同時減少對傳統水肥管理模式的資源依賴，推動綠色低碳生產。

2設施農業智能機器人監控系統設計

2.1系統總體架構設計

設施農業智能監控系統基于感知、傳輸、應用等3層功能架構，通過分層協同實現環境數據動態采集、高效傳輸與智能調控。感知層以移動機器人平臺為核心載體，集成多類型環境傳感器（溫濕度、光照、 等），通過自主巡航覆蓋溫室全區域，克服傳統固定傳感器布設的空間局限性，實時獲取多點環境參數。傳輸層采用窄帶物聯網（NB-IoT）與低功耗藍牙（BLE）混合通信方案，針對不同傳輸需求優化帶寬分配與能耗效率。機器人通過BLE短距通信向執行機構（如風機、滴灌設備）發送調控指令，并利用NB-IoT廣域網絡實現跨區域數據上傳至云端服務器，從而規避傳統網關設備的部署成本。應用層主要包含數據存儲管理、人工智能算法引擎、用戶交互界面三大模塊。其中，LSTM時序模型預測環境變量趨勢并生成動態調控策略，經邏輯校驗后反饋至執行層形成閉環控制；可視化界面支持閥值設定、機器人路徑規劃與異常報警管理，實現人機協同決策。3層架構通過標準化接口協議互聯，確保數據流與控制指令的貫通，兼顧系統靈活適配性與功能擴展性。

2.2 系統軟件功能模塊設計

2.2.1環境變量動態采集模塊

環境變量動態采集模塊基于移動機器人平臺實現時空動態感知，采用協同濾波算法融合多傳感器時序數據與機器人運動軌跡信息。模塊通過移動機器人周期性巡航覆蓋溫室全域，實時采集不同位點的光照強度、 濃度等參數，并結合區域歷史數據擬合溫濕度空間分布梯度場，自動識別傳感器漂移異常（如局部溫度突變偏離梯度場預測值 5% 以上），觸發在線校準程序。針對設施邊界遮擋區域，模塊可基于信息熵最大化的自適應重采樣策略，動態調整機器人停留時長與測量頻率，確保環境參數時空連續性與完整性，為上層預測調控模塊提供高置信度輸入，并通過NB-IoT傳輸層實現與云端數據中心的低延遲同步。

2.2.2 生長環境預測與調控模塊

生長環境預測與調控模塊基于多源時序數據構建溫室環境動態響應模型，通過長短期記憶網絡（LSTM）捕捉溫濕度、光照、 濃度的非線性時間依賴性，表示通過遺忘門、輸入門、候選記憶的協同作用，動態更新溫室環境的預測值。這些預測值將在調控過程中經過歸一化處理，并輸入到模糊決策層。模塊以理想生長指標為基準，定義溫度偏差、濕度偏差等多維輸人隸屬度函數，通過規則庫映射生成通風強度、遮陽簾開度、灌溉時長的調節指令，確保環境參數在目標域內收斂。調控過程引入滯后補償策略，針對執行機構（如卷膜電機、水泵）的機械延退特性，利用前饋控制量提前修正目標軌跡偏差，從而形成預測、執行、驗證的全閉環調控回路。系統實時學習不同作物周期的生理反饋特征，在線優化模糊規則權重，逐步提升溫室內環境自適應調控精度與抗干擾能力。

2.2.3 用戶交互管理模塊

用戶交互管理模塊采用多模態人機協同架構，基于貝葉斯網絡構建用戶意圖推理模型，支持對農戶語音指令、觸屏操作、環境預警的上下文感知與動態響應，模塊集成可視化引擎渲染跨尺度環境數據，通過空間插值算法將機器人采集的離散采樣點轉化為連續熱力圖，結合作物生長階段知識庫標注適宜參數區間。針對農戶數字化能力差異設計分級引導機制，采用強化學習動態優化界面復雜度權重，同步建立基于異常事件優先級（如火災報警gt;溫度超標）的多通道反饋機制，通過手機App推送、聲光預警、本地存儲日志確保操作可追溯性，從而形成閉環交互管控體系以適配農業場景的異構用戶需求。

2.2.4 遠程控制模塊

遠程控制模塊作為設施農業智能機器人監控系統的核心交互單元，主要采用基于RESTfulAPI與WebSocket雙通道通信架構，實現跨平臺、多終端的精準指令傳輸與實時狀態反饋。模塊設計遵循《ISO11783》農業電子協議，構建由設備控制指令集、環境設定參數包、作業任務序列組成的3層數據結構，通過MQTT協議與機器人執行機構建立低時延通信鏈路，傳輸可靠性由改進型Hamming（15，11）編碼保障，滿足設施農業場景下最大延遲不超過 的實時性要求。模塊集成自適應PID控制器，依據信道質量動態調整比例系數，在4G/5G異構網絡環境下維持控制誤差小于 ±2.5% 。安全機制采用國密SM4算法對控制指令加密，結合雙向身份認證與操作審計日志，確保系統在開放網絡環境中的運行可靠性。用戶界面層通過SVG矢量圖形引擎構建設施三維數字孿生模型，支持手勢縮放與多視點觀測，從而滿足設施農業精準作業的遠程控制需求[1]。

2.2.5異常報警與容錯模塊

異常報警與容錯模塊基于多源信息耦合機制與自適應容錯策略，構建時空關聯的異常檢測體系，通過滑動窗口動態特征提取與隱馬爾可夫模型（HMM）實現設施環境狀態轉移的概率建模，模塊采用層次化響應機制，設計由預警校驗、局部容錯到全局重構的三級遞進式處理流程，通過分布式冗余架構與狀態一致性協議實現故障節點的切換。容錯控制融合設備健康度評估模型，基于知識圖譜構建故障傳播關系網絡，并結合增量同步技術實現系統快速恢復。安全防護層集成量子密鑰分發（QKD）與區塊鏈存證技術，確保報警信息與容錯操作的完整性與不可篡改性，通過模糊Petri網建立異常事件與調控指令的邏輯約束關系，從而防止誤操作引發的級聯故障[2]。模塊支持多模態異常場景的自主辨識與智能修復，可為設施農業監控系統提供保障。

2.3 系統硬件選型

設施農業智能機器人監控系統硬件選型遵循環境適應性、功能匹配性、系統擴展性原則，針對設施農業高濕、多塵、電磁干擾復雜等工況特征，采用多模態傳感器融合架構集成溫濕度、光照度、 濃度等環境感知單元，配備工業級防護外殼與寬溫工作組件確保數據采集可靠性。通信層選用支持LoRa與5G異構組網的邊緣計算網關，內置信號增強電路與抗干擾濾波器，實現設施內長距離、中低密度節點的穩定接入。機器人本體搭載四驅全向移動底盤與模塊化機械臂接口，集成高精度伺服電機與慣性導航系統，配合IP67防護等級的嵌入式控制器構建自主巡檢硬件平臺。執行機構選用直流無刷電機驅動的通風、遮陽、灌溉設備，通過CAN總線與系統主控單元交互[3]。電源管理系統采用光伏、儲能復合供電模式，配置智能充放電保護電路與多級穩壓模塊，確保系統在復雜工況下的持續運行能力。硬件架構通過標準化接口設計與冗余備份機制，支持功能模塊的靈活擴展與快速維護。

2.4系統關鍵技術選擇

設施農業智能機器人監控系統關鍵技術選擇聚焦智能感知、協同控制、系統可靠性提升，采用多源異構數據融合技術實現環境參數時空特征提取，集成改進型LSTM神經網絡構建生長環境動態預測模型，通過強化學習算法優化調控策略的自適應能力。通信架構融合邊緣計算與5G切片技術，設計基于時間敏感網絡（TSN）的確定性傳輸機制，滿足設施農業對時延敏感型業務的需求，確保控制指令的低時延高可靠交互。機器人自主導航采用多傳感器緊耦合SLAM算法，結合UWB定位與視覺語義分割實現設施內厘米級路徑規劃。能源管理采用最大功率點跟蹤（MPPT與能量調度優化算法，提升光伏儲能系統的能效利用率。硬件平臺通過模塊化設計與標準化接口協議，支持功能組件的即插即用與彈性擴展，形成支撐設施農業智能化監控的技術體系[4]

2.5系統部署與應用

設施農業智能機器人監控系統部署采用分層遞進實施策略，基于數字李生技術構建虛實映射的部署仿真平臺，通過拓撲建模與路徑優化算法完成設施空間結構與機器人工作域的匹配規劃。硬件部署階段融合模塊化裝配理念，采用可拆卸式傳感器簇與滑軌安裝方式適配溫室異形結構，利用UWB定位基站群組實現厘米級空間坐標標定，配合電磁屏蔽布線方案降低強電磁干擾影響。軟件系統通過容器化微服務架構實現云端一邊緣端協同部署，采用增量式配置更新機制，減少服務中斷時間，確保連續性。應用層面形成監測、決策、執行閉環控制流，機器人自主巡檢路徑覆蓋設施內功能區域，結合動態優先級任務調度算法實現環境調控、作物巡檢與設備維護的并行作業[5]。系統與現有農業物聯網平臺通過OPCUA協議實現數據互通，支持多設施集群化管控與跨平臺移動端接入，運維管理界面集成三維可視化與操作引導系統，降低用戶技術門檻。

2.6 系統應用測試

2.6.1 試驗環境部署

該試驗在某玻璃溫室內開展，測試區域面積為 ，覆蓋番茄與彩椒兩類作物。硬件部署采用海康威視DS-2CD3T46系列多光譜相機、奧托尼克斯BXF系列環境傳感器簇、大疆Matrice300RTK巡檢無人機，網絡架構由華為5G工業路由器（MH5000-31）與LoRa基站（SX1278）構成異構網絡。軟件環境搭建基于Ubuntu20.04LTS系統，采用ROSmelodic框架集成自主導航算法，數據中臺部署阿里云IoT平臺與TDengine時序數據庫。傳感器節點按 網格布設，共部署62個溫濕度節點、28個光照節點及9臺 監測儀，機器人巡檢路徑經 算法優化后總長度縮減至 317m 。試驗環境晝夜溫差達 、相對濕度波動范圍為 30% ～95% ，電磁干擾強度測試值為 。

2.6.2 試驗過程設計

試驗分3個階段實施： ① 進行 基準測試，采用FLUKE289萬用表與Testo435-4環境測量儀采集原始數據，驗證傳感器網絡精度與通信穩定性；② 執行連續15d的系統功能測試，設計4類典型場景（極端高溫、持續高濕、設備故障、網絡中斷），通過NILabVIEW生成42項標準化測試用例，抓取網絡報文分析實時性指標。 ③ 開展28d對比試驗，設置傳統固定式監控系統為對照組，采用方差分析評估環境調控效果。測試指標涵蓋溫度控制精度、濕度響應時間、故障檢測率等9項核心參數，通過PeachFuzzer工具模擬12類故障場景，數據采樣間隔設定為 。

2.6.3 試驗結果分析

系統溫度控制精度達 （目標值 ），濕度調控響應時間為 ，較對照組提升 62.3% 。故障檢測率在傳感器失效、通信中斷等場景下達 97.4% ，誤報率為 2.1% ，故障恢復時間為 。網絡傳輸時延測試中，5G鏈路均值為 （標準差 4.8ms ），LoRa鏈路為 ，數據丟包率分別為 0.07% 與 1.24% 。能耗測試表明機器人單次巡檢（ 317m 路徑）平均功耗 $136～＼mathrm{W＼cdoth}$ 光伏系統日供電量 $23.6＼ ＼mathrm{kW＼cdoth}$ ，儲能冗余度維持 19.7%±3.2% 。對比試驗組作物產量提升 15.8% （番茄）與 13.4% （彩椒），NDVI植被指數方差降低 21.3% ，驗證系統在真實農業場景中的有效性。

3結束語

該研究通過構建設施農業智能機器人監控系統，創新性地融合了移動機器人技術與農業物聯網架構。該系統采用多模態傳感器融合與LSTM預測模型實現環境參數時空演化解析，結合強化學習算法形成自適應調控策略，通過分布式冗余架構確保運行可靠性。試驗結果表明，系統在溫度控制精度、故障恢復速度等關鍵指標上優于傳統固定式系統，作物產量提升 ，NDVI植被指數方差降低 21.3% 。硬件模塊化設計與軟件容器化部署方案賦予系統強環境適應能力，支持8h內完成 級溫室快速部署。該研究成果可為設施農業智能化提供全鏈條技術解決方案。

參考文獻：

[1]肖紫涵，王彩玲，何壘，等.多功能智能農業種植機器人的設計[J].機電技術，2022（6）：30-32.

[2]楊輝，張巖松，陳富豪，等.一種軌道式農業大棚環境監測機器人設計[J].南方農機，2022，53（13）：61-63.

[3]陳鶴陽.溫室大棚機器人監控系統設計[D].成都：電子科技大學，2022.

[4]伏麗娟.PLC技術在農業智能監控系統中的應用研究[J].河北農機，2024（1）：22-24.

[5]肖進，高星星，王琢，等.基于PLC和物聯網技術的設施農業智能監控系統探究J.湖北農機化，2019（23）：150-152.

（欄目編輯：王亦梁）