王紅鵑

在農(nóng)機作業(yè)中，引入自動導(dǎo)航技術(shù)可有效提高農(nóng)業(yè)種植效率，優(yōu)化導(dǎo)航道路規(guī)劃方案，指導(dǎo)農(nóng)機高效完成作業(yè)。推動自動導(dǎo)航技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用對于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)濟效益，節(jié)約人力，優(yōu)化農(nóng)機作業(yè)環(huán)境，加快農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、智能化發(fā)展步伐具有十分重要的意義。

一、農(nóng)業(yè)機械自動導(dǎo)航技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

目前地磁導(dǎo)航、激光導(dǎo)航與陰線導(dǎo)航等機械技術(shù)是國內(nèi)農(nóng)業(yè)機械設(shè)備常用的導(dǎo)航技術(shù)。地磁導(dǎo)航依靠地球磁力控制設(shè)備完成導(dǎo)航；激光導(dǎo)航對外發(fā)射一種光束，與設(shè)備形成某種關(guān)聯(lián)，從而控制農(nóng)機完成導(dǎo)航任務(wù)；陰線導(dǎo)航是指在田地內(nèi)埋入發(fā)射裝置，與設(shè)備形成關(guān)聯(lián)后，控制農(nóng)機進行自動導(dǎo)航。此外，還有觸感導(dǎo)航與無線導(dǎo)航等多種自動導(dǎo)航技術(shù)被應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域。一直以來我國地貌資源尤為豐富，不同地區(qū)存在著地勢差異，所以選擇農(nóng)機導(dǎo)航系統(tǒng)時應(yīng)根據(jù)農(nóng)業(yè)發(fā)展情況來分析［1］。

2021 年5 月，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部《關(guān)于做好2021 年農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展等項目實施工作的通知》提出：要加大對智能農(nóng)機產(chǎn)品的補貼力度，推進北斗系統(tǒng)在農(nóng)機中的廣泛應(yīng)用，支持機械設(shè)備中安裝作業(yè)監(jiān)測傳感器與北斗導(dǎo)航終端，加強對自動導(dǎo)航技術(shù)的高效應(yīng)用。農(nóng)機自動駕駛系統(tǒng)較為依賴通信網(wǎng)絡(luò)，這是因為多數(shù)農(nóng)機導(dǎo)航系統(tǒng)采用了RTK 技術(shù)，地面站通過通信網(wǎng)絡(luò)向終端提供差分修正信號，提高衛(wèi)星導(dǎo)航的精確度，經(jīng)過優(yōu)化后的定位精度更準確。當前全球范圍內(nèi)主要的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)共有四種，我國采用的是北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)，系統(tǒng)定位精度優(yōu)于10m、測速精度優(yōu)于0.2m/s、授時精度優(yōu)于20ns、服務(wù)可用性優(yōu)于99%，憑借著自身優(yōu)越性能，將其用于智慧農(nóng)業(yè)發(fā)展進程中，有利于優(yōu)化農(nóng)機自動導(dǎo)航系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，整個系統(tǒng)包含“環(huán)境感知單元”“控制單元”與“執(zhí)行單元”幾部分，環(huán)境感知單元依靠傳感器完成機械定位與障礙物檢測分析；控制單元可實時跟蹤導(dǎo)航路徑，輸出控制信號；執(zhí)行單元按照控制信號完成對車輛轉(zhuǎn)向的調(diào)整，確保機械設(shè)備可以沿著導(dǎo)航路線勻速行走。

2022 年與衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)研發(fā)有關(guān)的算法、軟件、終端設(shè)施等產(chǎn)業(yè)核心產(chǎn)值同比增長12.28%，達到了1454 億元，關(guān)聯(lián)產(chǎn)值同比增長18.2%，超過3236 億元。農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，全國目前已有45 家農(nóng)機企業(yè)專為農(nóng)業(yè)機械設(shè)備配置了北斗終端導(dǎo)航系統(tǒng)，安裝自動駕駛系統(tǒng)的農(nóng)機設(shè)備高達10 萬臺，安裝定位與作業(yè)監(jiān)測等遠程終端的農(nóng)機設(shè)備超過45 萬臺/套，全國范圍內(nèi)接入農(nóng)業(yè)綜合數(shù)據(jù)服務(wù)平臺的農(nóng)業(yè)機械設(shè)備共計25.8 萬臺，全方位實現(xiàn)了跨企業(yè)農(nóng)業(yè)機械作業(yè)數(shù)據(jù)的高效整合與共享，完成了對水稻、玉米與小麥等主要糧食作物收獲和拖拉機作業(yè)的全天候動態(tài)監(jiān)測分析［2］。

二、農(nóng)業(yè)機械自動導(dǎo)航技術(shù)的應(yīng)用優(yōu)勢

（一）降低機械操作人員工作強度

自動導(dǎo)航技術(shù)的應(yīng)用在一定程度上降低了人員勞動強度，將農(nóng)機駕駛操作人員從以往單一且重復(fù)的作業(yè)疲勞中解放出來。一般情況下，農(nóng)機作業(yè)環(huán)境比較惡劣，自動導(dǎo)航系統(tǒng)的應(yīng)用減輕了人員田間勞動強度，只需遠程操控設(shè)備并實時關(guān)注設(shè)備作業(yè)現(xiàn)狀即可。如果農(nóng)機在田間的運行軌跡與實際作業(yè)產(chǎn)生偏差，操作人員遠程調(diào)控可調(diào)整農(nóng)機運行狀態(tài)。

（二）提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)量

過去單一的農(nóng)機生產(chǎn)模式下，操作人員的自身素質(zhì)將會直接影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)果，未經(jīng)過專業(yè)培訓(xùn)的農(nóng)民在操作設(shè)備時會因操作不當、操作不精準等原因，導(dǎo)致播種或翻地時出現(xiàn)疏漏，不利于農(nóng)作物產(chǎn)量的提高。引入自動導(dǎo)航技術(shù)后，通過信息化技術(shù)的應(yīng)用，使用傳感器與導(dǎo)航定位技術(shù)，精準識別未生產(chǎn)的位置，嚴防生產(chǎn)作業(yè)發(fā)生遺漏，科學(xué)處理各項工作細節(jié)，提高最終生產(chǎn)量。

（三）推動農(nóng)業(yè)朝著規(guī)?；较虬l(fā)展

城鎮(zhèn)化發(fā)展進程下，隨著發(fā)展規(guī)模的擴大，漸漸地出現(xiàn)了農(nóng)業(yè)耕地資源不足或土地利用不充分的情況，農(nóng)村地區(qū)逐漸推動農(nóng)業(yè)規(guī)?；a(chǎn)，從整地施肥到農(nóng)作物集中收割，其間需要得到大量人力支持。由于近年來農(nóng)村勞動力逐漸流失，越來越多的人前往城市發(fā)展，導(dǎo)致農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人力資源明顯不足，此時有必要加強農(nóng)業(yè)機械化發(fā)展，憑借自動導(dǎo)航技術(shù)的應(yīng)用，促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)朝著規(guī)?；⒅腔刍较虬l(fā)展，在降低人力資源投入的基礎(chǔ)上，縮短作業(yè)時間，提高生產(chǎn)效率。

（四）實現(xiàn)精準作業(yè)

自動導(dǎo)航技術(shù)為精準農(nóng)業(yè)提供了技術(shù)支撐，也推動了農(nóng)業(yè)智慧化發(fā)展，配合中耕機械與植保機械完成各項農(nóng)業(yè)操作，操作人員可利用自動導(dǎo)航系統(tǒng)完成定點定位的精準操作，促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)代化發(fā)展。隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴大，生產(chǎn)模式逐漸轉(zhuǎn)為多種機械的協(xié)同作業(yè)，設(shè)備一次進入田間可以同時完成多道工序，作物聯(lián)合收割時，農(nóng)機在自動導(dǎo)航技術(shù)的作用下一次性完成作物收割、秸稈粉碎以及土壤翻耕，提高作業(yè)效率，避免在收獲時對籽粒與果穗造成損傷，減少對土地造成的多次碾壓，全方位保護土壤環(huán)境，為精準作業(yè)的開展奠定基礎(chǔ)。

三、農(nóng)業(yè)機械自動導(dǎo)航技術(shù)分析

（一）環(huán)境感知技術(shù)

1.全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)。該系統(tǒng)簡稱GNSS，其中涵蓋了美國GPS 系統(tǒng)、俄羅斯GLONASS、歐盟GALILEO 以及中國BDS。當前農(nóng)業(yè)機械設(shè)備使用中，采用自動導(dǎo)航技術(shù)需保障信號的正常接收，通過雙重衛(wèi)星定位系統(tǒng)的應(yīng)用，綜合各類系統(tǒng)的定位優(yōu)勢，提高導(dǎo)航技術(shù)定位的精準性。GNSS 可綜合衛(wèi)星技術(shù)與通信技術(shù)手段，24 小時全天候探測目標，不僅定位精確度高，且成本較低，可以高效創(chuàng)建三維信息。衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)在農(nóng)機中的用途較廣，在提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)作業(yè)效率的同時，便于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與勞作。針對全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)中的不同類別，需根據(jù)具體農(nóng)機設(shè)備與生產(chǎn)實際情況來選擇，從而提高跟蹤定位精確度，降低跟蹤誤差［3］。

2.機器視覺。與GPS 定位系統(tǒng)相比，視覺導(dǎo)航系統(tǒng)更加先進，能夠直觀地進行導(dǎo)航。將機器視覺用于農(nóng)業(yè)機械中，可依靠導(dǎo)航技術(shù)在屏幕內(nèi)直觀地展現(xiàn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境，方便操作者進行精準作業(yè)。機器視覺導(dǎo)航系統(tǒng)可針對每一壟田地進行探測，精確田地位置與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實際信息，可獲得豐富的環(huán)境信息，與閾值分割與形態(tài)學(xué)算法生成導(dǎo)航線，完成單目視覺下的拖拉機自動導(dǎo)航。以粒子濾波為基礎(chǔ)的視覺導(dǎo)航算法下，可精準指導(dǎo)機器人行走在玉米地中。聯(lián)合多光譜攝像機，視覺導(dǎo)航系統(tǒng)可以實時采集果園圖像，根據(jù)當前樹冠與天空背景內(nèi)容，分析導(dǎo)航系統(tǒng)是否存在誤差。將機器視覺與GPS 定位系統(tǒng)相結(jié)合，提出一種在作物行間行走的科學(xué)規(guī)劃方法，采用滿水填充法完成壟溝的有效分離，提取導(dǎo)航線后，在壟頭位置，先分離出轉(zhuǎn)彎一側(cè)的作物，擬合壟頭處大致輪廓，根據(jù)擬合出來的圓規(guī)劃得到轉(zhuǎn)彎路徑，最終確定算法耗時141ms，時效性較強。在農(nóng)業(yè)機械上安裝視覺傳感器，該裝置價格便宜，可以獲得豐富的生產(chǎn)環(huán)境信息，一般可用于設(shè)施農(nóng)業(yè)與果園等較為復(fù)雜的環(huán)境內(nèi)，但是圖像處理算法經(jīng)常會受到光照與陰影等方面的影響，接下來應(yīng)逐漸完成算法的優(yōu)化［4］。

3.激光雷達。激光雷達憑借光的反射掃描四周環(huán)境，具有較高的測距精度，可以精準可靠地提供四周物體方位與深度信息。采用激光雷達創(chuàng)建傳感器模型，研發(fā)出一種導(dǎo)航算法，此時農(nóng)業(yè)機械的航向均方誤差可以被控制在2.4°，橫向偏差誤差低于4cm，可以較好地適應(yīng)田地中的自動導(dǎo)航。導(dǎo)航期間使用激光測距儀，將其與地圖相互匹配，幫助自動駕駛車輛完成果園內(nèi)的自我定位，將橫向平均誤差控制在20cm 以內(nèi)。檢測過程中，先用激光雷達掃描樹干，從中獲得位置信息，再提取果樹行直線，模擬相應(yīng)環(huán)境下的作業(yè)情況，機器人以0.14m/s 的速度行走40m 之后，此時橫向偏差為26cm，該偏差適用于生產(chǎn)作業(yè)。

4.慣性測量單元。在環(huán)境感知技術(shù)當中，慣性測量單元主要依靠陀螺儀與加速度計進行物體姿態(tài)角的檢測，同時還能對物體進行加速度分析，在不依賴于外界的情況下完成自動導(dǎo)航。融合傳感器后，慣性測量單元的使用誤差將會顯著降低，比如利用IMU 與RTK-GPS 研發(fā)出可以自動導(dǎo)航的履帶式機器人，橫向跟蹤誤差不會超過5cm。在輪式拖拉機中應(yīng)用慣性測量單元，憑借RTK-GPS 的輔助下降低人力勞動成本，將其用于耕地、田間除草與噴藥等作業(yè)，均方誤差不會超過5cm，能夠較好地滿足日常勞動與田間作業(yè)需要。慣性測量單元在使用期間不會過度地依賴外界環(huán)境，可以短時間內(nèi)為操作者提供精準的位置與航向信息，但是長時間的導(dǎo)航將會造成位置誤差積累，將慣性測量單元和傳感器相融合后，可以有效進行慣性導(dǎo)航誤差積累的修正處理，進而實現(xiàn)在不同環(huán)境之下的精準導(dǎo)航。

（二）PID 控制

PID 為比例、積分與微分的簡稱，可以用于線性且動態(tài)性不會受時間變化影響的系統(tǒng)。在無人駕駛的農(nóng)業(yè)除草機械中使用PID 控制方式，通過對車輪的速度進行控制，使除草機的行駛速度達到0.31m/s時，跟蹤精度為1.6cm，除草機的行駛速度為0.52m/s 時，跟蹤精度為2.2cm。采用RTK-GPS 自動導(dǎo)航系統(tǒng)，聯(lián)合PID 控制方式進行各車輪速度的有效控制，得知車輛行駛速度為0.3m/s 時，均方誤差是1.6cm。以機器視覺為前提建立跟隨車輛導(dǎo)航系統(tǒng)，人為控制領(lǐng)航車輛，其余跟隨車輛使用PID控制器進行控制，讓跟隨車輛與領(lǐng)航車輛始終保持一定距離。線性軌跡跟蹤條件下，直線路徑跟蹤均方誤差是6.5cm，折線路徑上的均方誤差是16.4cm，整體來看系統(tǒng)的跟蹤性能較強。在四輪獨立驅(qū)動機器人中應(yīng)用PID 控制方法，提高農(nóng)機四輪獨立轉(zhuǎn)向控制效果，360°范圍內(nèi)的轉(zhuǎn)向操作期間，轉(zhuǎn)角控制的誤差＜0.1°，轉(zhuǎn)速控制精度較高。在農(nóng)用車輛自動導(dǎo)航控制器內(nèi)采用PID 控制方法，農(nóng)機航向跟蹤精度＜1°，橫向偏差可以被控制在1.7cm。與其他算法相比，PID 控制不會對數(shù)學(xué)模型產(chǎn)生依賴，自身魯棒性很強，同時穩(wěn)態(tài)誤差較小，目前主要被用在農(nóng)機導(dǎo)航控制方面。

（三）模糊控制

該控制方法主要以模糊語言變量與邏輯推理為前提，無需對被控制對象建立數(shù)學(xué)模型，適合用在非線性或時變系統(tǒng)中。對比PID 控制與模糊控制模式下的導(dǎo)航效果，得知二者在農(nóng)機無人自動駕駛車輛中的使用性能基本一致。在可自動播種、耕作的農(nóng)業(yè)機械中，模糊控制器的應(yīng)用可以改變車輛驅(qū)動輪速度，使車輛可以達到預(yù)期轉(zhuǎn)向角度。模糊控制模式下車輛的運行效率顯著提高，為了便于機器人跟蹤作物行走，采用轉(zhuǎn)向控制或速度控制的模糊控制器，方便機器人跟蹤作物行走的同時，且不會對作物造成碾壓。以遺傳算法為基礎(chǔ)的自適應(yīng)模糊控制算法當中，優(yōu)化模糊控制規(guī)則，經(jīng)過田間試驗后發(fā)現(xiàn)，模糊控制方法下的農(nóng)機自動導(dǎo)航不僅響應(yīng)速度快，且可以較好地消除跟蹤誤差，誤差＜10cm。以農(nóng)業(yè)機械橫向偏差為模糊控制裝置的輸入?yún)?shù)，優(yōu)化農(nóng)機導(dǎo)航控制方式，當農(nóng)機的行駛速度為1.2m/s 時，導(dǎo)航誤差為4.16cm。

融合農(nóng)業(yè)機械和自動導(dǎo)航技術(shù)，降低能源消耗，提高農(nóng)機使用效率，通過定位系統(tǒng)與機器視覺的應(yīng)用，在不同控制方式的應(yīng)用下及時消除誤差，為農(nóng)田生產(chǎn)規(guī)模的擴大提供幫助，從而更好地滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需求。