无人农场系统分析与发展展望

随着工业化与城镇化的不断推进,我国农业劳动力成本日趋增高,传统农业劳动力逐渐减少,农业劳动力的老龄化与短缺问题逐渐突显,机器换人的需求日趋增加。无人农场是采用物联网、大数据、人工智能、5G、智能装备与机器人等新一代信息技术,通过对设施、装备、机械等进行远程控制、全程自动控制或机器人自主控制,完成所有农场生产作业的一种全天候、全过程、全空间的无人化生产作业模式。本文系统地阐述了无人农场的概念、技术架构和发展历程;提出并分析了物联网技术、大数据技术、人工智能技术和智能装备与机器人技术等无人农场的四大共性关键技术,基础设施系统、作业装备系统、测控系统和管控云平台系统等无人农场的四大系统组成,以及无人大田、无人温室、无人果园、无人牧场和无人渔场等无人农场的五大类型;最后,提出了我国无人农场的发展策略。     

农业装备自动驾驶技术研究现状与展望

农业装备自动驾驶技术可以显著提升作业质量,提高作业效率,降低作业成本,减轻劳动强度,已成为智能农业装备发展的重要方向。在政策和市场的共同推动下,我国农业装备自动驾驶技术发展迅速,并通过多场景、多层次的示范和应用推动技术熟化,逐步建立了完整的技术体系。农业装备自动驾驶技术系统主要包括环境感知、工况感知、决策规划、横向控制、纵向控制等关键技术。本文首先阐述了农业装备自动驾驶关键技术研究的现状,分析归纳了各技术领域有待解决的关键科学技术问题;结合农业装备自动导航技术产品和自动驾驶技术集成应用两方面,介绍了国内外农业装备自动驾驶技术研发和应用情况;从自动驾驶技术分级研究和建立标准规范角度,对比分析了农业装备自动驾驶与智能网联汽车行业的差距,指出了农业装备自动驾驶等级划分的迫切需求。为应对智慧农业生产非结构环境、高精度农艺和强农时约束三大挑战,建议突出农业生产应用中作业精准化和驾驶自动化双重需求的特点,有针对性地开展农业装备自动驾驶技术研发、应用示范和技术分级等方面工作。     

发挥智能农机在无人农场中的作用

在精准农业发展的趋势下,智能农机成为精准农业的关键核心.在全球导航卫星系统、信息技术和各种先进传感器的支持下,传统依靠操作人员驾驶的农田工作日趋智能化和精细化,智能化的农机操作将农机工作人员从复杂繁忙的任务中解脱出来,提高了农田工作的作业效率,减少了人为操作偏差,更好地服务于无人农场领域,推进农业现代化、机械化和智能化...     

机器学习在无人农场中的应用现状与展望

随着机器学习在生物信息、人脸识别等领域的成功应用,其也为无人农场的发展提供动力。首先阐述无人农场和机器学习的基础概念,同时分别在种植业和畜牧业两个方面对机器学习的应用进行分析,在种植业方面阐述其在田间杂草识别、作物病虫害检测、作物产量预测的应用,在畜牧业方面分析机器学习在鱼类、猪等牲畜的精准识别分类、鱼类的喂食决策系统以及鸡、牛的生产线预测方面的应用现状;提出机器学习存在训练样本难获取、难标记的问题,嵌入式芯片的性能缺陷,以及专业人才缺乏等劣势;应建立通用的无人农场数据库,研究可以预测动物的健康状况以及对动物的生长环境状况进行实时监测的专家系统,还应加强机器学习的嵌入式研究,以及结合5G、大数据、传感器等技术的机器学习将成为无人农场未来的研究方向。本文对机器学习在无人农场的应用现状、问题及展望进行总结叙述,期望为以后的进一步研究提供参考。     

提前布局无人农场 加速推进现代农业

无人农场通过对农业生产资源、环境、种养对象、装备等各要素的在线化、数据化,实现对种植养殖对象的精准化管理、生产过程的智能化决策和无人化作业。无人农场是对农业劳动力的彻底解放,代表着最先进农业生产力,必将大幅度提高农业生产率、资源利用率、土地产出率,确保农产品品质以及农业绿色发展,是未来农业的发展方向,必将引领我国现代农业的发展方向。     

基于导航平台的无人农场关键技术分析

我国农业正在加速迈向规模化生产和集约化经营,家庭农场、企业化农场、国有农场等各类农场将成为农业生产组织模式的主体.其核心技术涉及导航驾驶、信息获取与自动控制等方面.阐述了基于导航的无人驾驶技术、农机具升降起停关键技术、复式作业技术,并举例说明了每项技术的实际应用.最后探究了自动导航及控制技术在无人农场的发展趋势.     

邗江区无人化农场建设现状与对策研究

介绍了扬州市邗江区无人化农场项目建设情况,分析了项目建设中存在的问题,并从制度建设、农机农艺融合、人才队伍建设等方面提出对策与建议。     

大田无人农业发展现状与实现路径

从农业现代化、可持续发展和农机化转型升级方面阐述了发展大田无人农业的重要性和必要性,分析了无人农业国内外发展现状和目前我国无人农业取得的成效和不足,并提出了我国无人农业发展路径.     

农机自动驾驶系统研究进展与行业竞争环境分析*

农机自动驾驶系统是无人农场的关键技术之一,已在拖拉机、联合收割机、农业机器人等农业装备中有一定的应用并成为学术界研究的热点。从硬件基础与底层技术方面详细梳理农机自动驾驶技术原理,指出其核心内容在于环境感知、决策与规划、控制与执行3个环节,并逐一分析各环节实现原理与国内外主要研究成果;总结农机自动驾驶相对有人驾驶在作业精度、效率、降低作业强度等方面优势与在动态路径规划、地头自动转向以及系统可靠性与安全性方面的不足;同时,分析全球农机自动驾驶产业竞争环境,着重阐述中国市场竞争环境,指出农机自动驾驶系统价格及服务体系、机械化水平、下游消费者受教育程度低等问题是制约产业发展的主要因素;预测未来研究热点将集中在机群协同作业、障碍物检测、主动避障以及与5G融合塑造以无人化为核心的无人农业等方面。对于我国无人农业的建设与发展、重塑中国农业生产模式有较好的借鉴意义。     

农业机器人推动无人农场发展科技创新助力农业现代化

农业机器人作为现代农业发展的重要推动力量,通过科技创新实现了对农业生产的深度参与,助力农业现代化的发展。本文从农业机器人技术综述、关键技术、优势与挑战、农业现代化中的作用、实践案例等方面展开研究。通过深入探讨农业机器人在农业现代化中的作用,揭示了农业机器人在提高农业生产效率、减少人力成本、改善农产品质量等方面的巨大潜力。同时,针对农业机器人在实际应用中所面临的挑战,提出了相关改进和发展建议。本文通过翔实的实践案例分析,进一步验证了农业机器人在推动农业现代化中的重要作用。综合上述研究结果,展望了农业机器人在未来农业现代化中的发展趋势,为推进农业现代化提供了有力的理论与实践支持。     

农业装备智能控制技术研究现状与发展趋势分析

智能控制是农业装备实现智能化的关键核心技术。从农业装备智能感知、智能控制、智能决策、自主作业、智能管控五方面阐述分析了国内外智能农机的发展现状,着重阐述了约翰迪尔、凯斯、科乐收、爱科等国际农机企业在农机智能控制方面的最新技术进展,分析了我国智能农机与国外的差距,指出了制约我国农机智能控制发展的关键问题。为实现我国从农机制造大国向农机制造强国的转变,融合大数据、云计算、物联网、人工智能等信息领域的前沿技术,提出了智能在端、智慧在云、管控在屏的智能农机系统发展新思路,指明现场控制智能化、云端决策智慧化、监控调度移动终端化是未来智能农机的发展方向。     

奶牛智能饲喂关键技术研究

随着现代规模化养殖新格局的初步形成,奶牛智能养殖装置的不断涌现,奶牛饲喂技术发展呈现出信息化、精细化、智能化的趋势。通过分析奶牛全混合日粮饲喂技术与奶牛自动饲喂装备系统的特点和应用情况,对国内外奶牛养殖技术装备进行总结,国内中小型养殖场仍存在自动化水平较低、饲喂技术与装备结合不完善、饲喂效率较低等问题;大规模养殖场面临核心技术需进口、养殖成本与装备研制成本较高的问题;国外的智能养殖装备技术相对成熟,相关装备系统已经大范围使用。此外结合国内外研究现状提出我国饲喂技术装备的改进方向,针对实际养殖情况对装备技术进行研发,促进我国自主装备及核心技术的推广应用,推进奶牛养殖装备技术向精细化、智能化发展,切实提升我国奶牛养殖水平。     

温室环境控制方法研究进展分析与展望

温室环境优化调控方法和技术能有效改善温室作物的生产条件,提高光能资源的利用效率,从而实现温室作物的高产、高效、优质生产。为了充分利用国内外的研究成果,促进我国在该领域的研究与应用,从基于设定值、智能算法、多目标优化、多因子耦合和基于作物生长信息的环境控制方法等5方面,综述了温室环境控制方法的国内外研究进展。针对我国该领域的研究现状和存在的问题,提出今后应解决光/温/营养耦合高效控制机理、植物表型高通量检测方法等重大科学问题,突破信息感知、物联网、智慧管控等关键技术,形成具有中国特色的温室智能化测控技术体系。     

农机装备智能测控技术研究现状与展望

农机装备正朝着智能化方向发展,智能测控是实现智能农机的核心技术。农机装备智能测控技术以农机装备为载体,包括农机作业相关信息智能感知、精准监控和作业决策与管理等技术。目前,我国农机装备智能测控存在高端装备、核心技术国产化程度低的问题。本文从农机作业智能感知技术、农机装备精准监控技术和农机作业智能决策与管理技术等方面对国内外研究现状进行综述。阐述了作物生长信息、土壤信息和农机作业状态信息等智能感知技术的大量成果;阐述了耕深、平整地、土壤消毒、播种、植保和收获领域的农机装备精准监控技术的研究进展;阐述了农机作业智能决策与管理技术在农机作业质量监管、农机调度方面的技术突破;重点阐述了农机装备智能测控技术在土地耕整机、土壤消毒机、播种机、施肥机、植保机、收获机及农机作业管理平台的应用现状,分析了各环节待解决的问题。最后,提出了农机装备智能测控技术未来发展方向：农机装备智能测控系统化技术研究;无人农场农机自主作业关键测控技术研究;田间复杂环境农机核心部件及传感器研发;农机大数据支撑的作业决策模型研究。     

稻田灌溉排水自动控制新技术的研究

介绍一种适合于淹灌稻田实现自动控制的灌溉新技术，其中灌溉部分由自动给水栓、有压输水管道系统和灌溉水源三部分组成，自动给水栓有一个能自动跟踪稻田水层变化的传感装置，它与给水相连，当稻田水层消耗至允许下限时，传感器驱动给水栓开启放水；当稻田水层灌至设计上限时，关闭给水栓，停止灌水。管理人员只须根据作物不同生育阶段的灌水控制要求调定传感装置的上下限，稻田的灌溉既能自动完成。     

智慧果园构建关键技术装备及展望

传统果园生产中面临着人口老龄化带来的劳动力短缺、农机作业装备与生产资料管理困难、生产效率低下等问题,通过建设融合物联网、大数据、装备智能化等技术的智慧果园,可有望解决上述问题。为应对北京市农业现代化建设需求、引领中国农业发展方向,基于桃、梨果园全程机械化、智能化管理等目标,本研究在北京市重要的桃、梨等优势果品产区——平谷区峪口镇西营村构建了约30 hm²梨与桃的智慧果园。果园中应用了10多种病、虫、水、肥、药的各类信息获取传感器,装备了28种机械化、智能化技术支持的农机装备,采用的关键技术包括智能信息获取系统、水肥一体管理系统以及病虫害智能管理系统,智能作业装备系统包括无人驾驶割草机、智能防冻机、开沟施肥机、自动驾驶履带智能仿形变量喷雾机、六旋翼枝向对靶无人机、多功能采摘平台以及整理修剪机等。同时,在果园中还构建了智能管理平台。经比较发现,智慧果园生产模式可减少人工成本50%以上,节省农药用量30%～40%、肥料用量25%～35%、灌溉用水量60%～70%,综合经济效益提升32.5%。智慧果园的推广实施将进一步推动中国果业生产水平的提高,促进中国智慧农业的发展。     

无人驾驶铰接转向车辆路径跟踪控制研究综述

路径跟踪是无人驾驶技术的重要组成部分,是实现铰接转向车辆准确平稳自主行驶的关键,对提高铰接转向车辆在农业、林业、矿山及建筑等行业的作业效率和安全性具有重要意义。车辆模型构建、控制算法设计和算法验证评估是路径跟踪控制研究的基础,围绕这3方面阐述了铰接转向车辆路径跟踪控制研究的进展。首先回顾了铰接转向车辆的几何学模型、运动学模型和动力学模型,并讨论了各类模型在路径跟踪控制研究中的适用场景及局限性;在此基础上,阐述了铰接转向车辆路径跟踪控制算法的研究现状,对比并总结了每种算法的优缺点及适用范围,并进一步归纳了算法的验证与评估手段;最后展望了铰接转向车辆路径跟踪技术未来的研究重点及方向：考虑车辆动力学因素及模型参数动态时变特性的车辆建模研究;融合各类算法适应性并结合智能算法的多工况自适应控制算法设计;标准化、流程化的高保真仿真场景开发及集成准确性、稳定性、安全性等多性能的评估方法研究。     

水稻全田块无人收获作业自动打点系统设计与试验

谷物收获机械无人化作业可有效解决收获季用工短缺问题,全田块自动导航作业是无人收获机智能化的核心。为解决水稻无人收获作业自动打点问题,基于边界线跟踪与地头区域检测实现水稻田块最外圈导航与剩余作业区域自动打点,并提出一种目标区域先验形态辅助的动态感兴趣区域设定方法,改善作物边界线提取可靠性。采用自控小车对所提方法进行验证,试验结果表明,当车辆作业速度为0.8m/s时,水稻未收获区域直线边界跟踪平均误差小于5cm,单帧图像检测时间小于50ms。水稻边界自动打点试验结果表明,所设计自动打点系统打点平均误差为3.5cm,满足直角梯形水稻田块自动打点需求。