農業機械自動導航技術研究進展

馮玉兵

（靖遠縣農業機械化服務中心，甘肅 白銀 730600）

在科技快速發展的過程中，農機領域開始廣泛運用自動導航技術，以實現農業機械的自動化與智能化作業，推動農業的現代化發展。實踐證明，基于自動導航的農業機械可以降低操作難度，提高農作物生產效率，在未來的農業工作中具有創新潛力。

1 農業機械自動導航技術的研究現狀

1.1 農業機械自動導航的典型系統結構

農業機械自動導航技術應用構成了相對應的自動導航系統，該系統最為典型的結構包含了3 個部分，如圖1 所示，具體有環境感知單元、控制單元以及執行單元，3 個單元相互協調運轉，完成農業機械自動生產作業[1]。

圖1 農業機械自動導航的典型系統結構

1.2 環境感知技術研究現狀

在農業機械自動導航技術中，環境感知技術是構成環境感知單元的重要技術，主要通過傳感器對農業生產作業時環境中各物體信息進行收集，同時也收集農業機械車體的各種狀態信息，以下從環境感知的幾項關鍵技術探析其研究現狀。

1.2.1 GNSS 技術

GNSS 技術被譯為全球導航衛星系統，當前應用在我國農業機械導航系統中最常見且定位達到厘米級精度的技術為RTK-GPS 技術，這種技術最早是被運用在農業拖拉機設備的自動導航功能中，相關導航系統在實現直線跟蹤時的誤差不超過2.5 cm，從航行方向上來說精度不超過1°。還有研發人員將RTK-GPS 技術融入到殘茬測量的農業機器人自動導航系統，實際導航的精度不超過12 cm，有學者基于久保田插秧機農業設備的研究基礎，設計開發了利用Trim-ble4700RTK-DGPS 技術的自動導航與控制系統。在其作用下，插秧機行駛速度為0.75 m/s 狀態時，直線跟蹤的平均誤差約為4 cm，最大跟蹤誤差不超過13 cm，而行駛速度為0.33 m/s 狀態時，圓曲線跟蹤平均誤差也約為4 cm，最大跟蹤誤差不超過8.7 cm。當前GNSS 技術的研發已經相對成熟，相關定位精度達到厘米級，但實際使用中仍然適合枝葉較稀疏和農田較開闊的場景[2]。

1.2.2 機器視覺技術

近年來，農業機械自動導航領域關于機器視覺技術的研發和應用較多，該項技術的特點是可以獲取到更豐富的環境信息。機器視覺導航包括以視覺紋理為基礎的跟蹤方法，這種方法的原理為提取并跟蹤主導的平行紋理方向，同時獲取橫向偏移量信息，再將特定農作物的細節抽象處理，比如處理株距信息、顏色信息，使農業機械設備可以在白天與晚上順利沿著導航路徑行駛在作物間。國外研究人員還研發出一種多光譜攝像機械視覺導航平臺，將該平臺運用在果園農作物生產中，獲取天空背景和樹冠的基本信息，再確定果樹行中心的路徑，控制平臺機器人的行走，實踐結果顯示，這種導航系統的平均方誤差約為2.13 cm，具有較高的準確性[3]。隨著機器導航技術的不斷發展，研究人員還提出了一種以Census 變換為基礎的雙目視覺作物行識別導航算法，在該算法作用下可以對作物行中心線進行擬合確認，實際識別的正確率高達92.58%，且角度平均誤差不超過1.166°，在圖像處理方面也十分快速，平均時間不超過0.3 s。視覺傳感器裝置本身十分適合獲取環境信息，但在針對復雜的農業環境（比如陰影面積較多果園）時，還應優化算法，使其魯棒性增強[4]。

1.2.3 激光雷達技術

激光雷達主要是通過光反射原理來掃描探測周圍環境信息，利用信息來實現自動導航，測距具有精度較高的優點，可以提供更為可靠的物體深度及方位信息。例如，基于激光雷達概率原理可以搭建一種特殊傳感器模型，而這種模型能夠開發出結合粒子濾波的自動導航算法，應用在農業機械設備中，可保證航向的平均方誤差不超過2.4°，橫向平均偏差的方誤差值約為4 cm。激光雷達技術也可直接用于農作物信息的掃描和獲取，比方說果園中可以直接掃描果樹樹干，提取果樹的行直線，通過激光雷達掃描發現，相關農業機械以0.14 m/s 速度行走約40 m 之后，其橫向最大偏差值僅為26 cm。可見，在果園作業中該技術的自動導航適應性較佳[5]。

1.2.4 IMU技術

IMU 技術也被稱為慣性測量，運用加速度計和陀螺儀來實施加速度和姿態角度的測定，在導航時可以不依賴環境要素。而低成本的IMU 單元通常會隨著時間變長累積相關誤差，給導航帶來不利影響，故而通常不會單獨使用該技術，而是與其他類型傳感器融合。比如，研發人員將慣性測量和RTK-GPS 技術進行融合，設計出一種能夠自動導航行駛作業的履帶式農業機械設備，地頭轉向導航方面則是運用了“鑰匙孔”算法，該類機械實踐應用結果表明，橫向跟蹤誤差值不會超過5 cm，具有較高的導航精度水平。還有人利用IMU 與RTK-GPS 技術設計了具有自動導航功能的輪式拖拉機，該機械設備導航系統的主要部件如圖2 所示，其可以在田間進行耕地作業、除草作業以及噴藥作業，都能使導航均方誤差值在5 cm 以下，有利于降低勞動力成本并提高生產效率[6]。

圖2 基于IMU與RTK-GPS技術融合的自動導航輪式拖拉機主要部件

1.3 基于導航的控制技術研究現狀

1.3.1 PID控制技術

農業機械自動導航的控制技術是匹配環境感知技術運用的重要技術，其中PID 控制技術的應用較常見。這種技術含義指的是比例、積分以及微分等原理下的控制，適合在動態線性的系統中運用，且不會隨著時間變化而變化，圖3 為PID 控制下的系統結構。在農業機械自動導航領域，部分農業生產的除草機器人中引入PID 控制技術，主要是對機器車輪行駛速度加以調控，在實際速度為0.31 m/s 和0.52 m/s 的情況中，控制跟蹤的精度值可達到1.6 cm和2.2 cm。還有研發人員將PID 控制結合RTK-GPS 感知定位技術，使自動導航系統中每個車輪速度的控制更為精準，相關實踐表明，若機器行駛速度為0.3 m/s，則其均方誤差值約為1.6 cm[7]。PID 控制技術的對應算法最大優點就在于穩態誤差偏小，同時并不會依賴于數學模型分析，而決定這種控制精度的要素則包括微分系數、比例系數以及積分系數，對這3 項系數的調整需要基于實際工程經驗[8]。

圖3 PID 控制技術的原理結構

1.3.2 模糊控制技術

農業機械自動導航系統中的模糊控制技術主要是基于模糊語言變量原理、模糊集合論以及模糊邏輯推理的一種控制手段，在實現控制時無需針對控制的對象搭建數學模型，故而在一些時變、非線性以及對模型完全性要求不高的系統中被廣泛運用[9]。模糊控制較典型的原理結構如圖4 所示。有學者以遺傳算法為基礎，研究了一種自適應型模糊控制方式，在遺傳算法作用下，模糊控制的輸出比例因子與基本規則都能得到優化，在田間開展對應自動導航農機設備的試驗運用，發現該控制方式具有超調較小、反應較快的優點，還能將跟蹤誤差快速消除，確保實際誤差不超過10 cm，具體控制是農機模糊控制器中輸入橫向與航向的偏差數據，隨后輸出前輪的轉向角參數，再進一步調整農機導航數據。試驗控制顯示，在農機行駛速度為0.8 m/s 時，導航平均誤差值約為2.87 cm，行駛速度為1.0 m/s 時，導航平均誤差值約為3.34 cm，行駛速度為1.2 m/s 時，導航平均誤差值約為4.16 cm，符合生產作業的精度要求。

圖4 模糊控制技術的原理結構

2 農業機械自動導航技術的研究展望

自動導航技術研發將持續推進，該類技術在農業機械領域的應用也會越來越廣泛，筆者希望未來的研究更多圍繞著智能化避障，確保農機使用時的行駛規范性更強，比如可以深度學習為基礎開發更精確的障礙物感知檢測技術，推動農業機械自動化和智能化水平的提高。還需注意各類傳感器裝置優缺點并不一致，農業環境本身也具有復雜性、時變性，故而未來也需融合多種傳感器的環境感知系統，使系統的運行更為穩定。比如說郁閉果園環境中衛星信號的傳送很容易被干擾，那么就可以將激光雷達傳感器和機器視覺傳感器融入，保證自動導航更加可靠與精確，還可借助物聯網技術來搭建農機自動導航作業的遠程監控平臺，實現遠程任務調度及可視化管理[10]。

3 結論

綜上所述，農業機械中的自動導航技術，可以保證機械按照特定路徑規范行駛，確保其運行的穩定性和可靠性[11-13]。由筆者分析可知，當前農業機械自動導航環境感知技術的研究主要圍繞著GNSS 技術、機器視覺技術、激光雷達技術等幾項技術，基于導航的控制技術則包括PID 控制技術、模糊控制技術等[14-15]。未來農業機械自動導航環境感知技術需融合多種傳感器的環境感知系統，實現農業機械的自動化與智能化作業，推動農業現代化發展。