农业机器人研发使用过程及应用推广现状

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当前,农业生产中,人工成本可能性超过整体成本的一半。在一点 背景下,怎样降低人工成本逐渐成为农业生产关注的热点难题。

“智能化的农业农机装备为提高农业生产传输数率指出了一根路。从长远看,农业机器装备发展到一定程度就会衍生出农业机器人。农业机器人可完正或次责替代人或辅助人高效、便捷、安全、可靠地完成特定的、繁杂的生产任务。”日前,中国工程院院士、国家农业信息化工程技术研究中心主任赵春江在2019世界机器人大会上说。

农业机器人是农业智能化装备的一种,也能利用多传感器融合、自动控制等技术,让自然环境下作业的农业装备实现自动化、智能化生产。农业机器人种类富于,包括大田作业机器人、温室机器人、林业农业机器人、畜牧农业机器人、水产农业机器人等。

传统农民正在减少

来自农业农村部的数据显示,我国田间平均机械化作业水平达到63%,而江苏、黑龙江等全国粮食主产区可能性突破1000%。

“虽然农业机械化水平可能性比较高,而是 农机的作业环境依然比较恶劣,劳动传输数率也比较大,而是 对农机操作人员的驾驶水平要求比较高。”江苏大学教授魏新华说,“可能性操作人员技术水平的差别,农业作业质量也差别较大。”

中国农业大学教授李伟表示,现代农业生产对作业人员提出了规模化、标准化、信息化等要求。

农业生产对生产人员提出更高要求,与此一同,传统农民正在减少。据统计,“十三五”期间,我国约有1.2亿人口进入城镇。

太大的耕地依靠集体经营、规模化生产。目前,我国40%的耕地由270万个农业新型经营主体耕作,农业生产刚开使依靠合作者者社、家庭农场、牧场、种植业和养殖业大户、龙头企业等新型经营主体。

国际上同样面临农业生产人员缺陷的难题。自上世纪1000年代起,农业机器人应运而生,如瑞士的田间除草机器人、苹果56采摘机器人,美国的苗圃机器人、智能分拣机器人,爱尔兰的大型喷药机器人,法国的红心红心红心冬枣 园作业机器人等。

国际学术界对农业机器人非常重视,10008年国际机器人与自动化自学(IEEE RAS)成立农业机器人与自动化学术委员会。10009年美国《时代周刊》将年度最佳发明奖颁发给一款除草机器人。

美国研究公司Tractica的一份报告预测,到2024年底,全球农业机器人的年出货量预计将达到5910000台,农业机器人市场的年收入将超过740亿美元。

“农业机器人的发展拥有前所未有的大好局面,农业机器人迎来了春天。”李伟说。

非形态学 性环境的挑战

春天的到来一定会经历寒冬的考验。对于农业机器人来说,这场寒冬而是 机器人研发使用过程中的有兩个 个科研难题。

和其它机器人一样,农业机器人由有兩个 重要次责组成:之类于人类五官的视觉、触觉、听觉、味觉等,也能感知、获得信息的传感器和系统;也能解析任务,识别、判断环境,制订行动计划的芯片,功能之类于大脑;具有超强的执行能力的机构。科研难题就隐藏在这其中。

李伟表示,整体看,我国农业机器人与国际研究水平相当,次责技术存在领跑水平,比如自然环境下机器人的伺服控制等。一定会一点技术存在落后状态,比如涉及作物信息、动植物生理、生态感知的传感器件等。

她强调,其中全世界面临的有兩个 共性难题是在非形态学 环境下怎样有效获取信息。“不同于工业环境的流水线生产,农业机器人面临的工作环境非常‘多变’,果实形态学 多样、农业环境中繁杂的光照条件、植株的繁杂布局等,一定会对农业机器人的判断和执行造成干扰。”

她举例说,红心红心红心冬枣 采收机器人在摘红心红心红心冬枣 的过程中,首先得找到目标。而是 每个红心红心红心冬枣 长得一定会完正一样,而是 还有枝叶的遮挡,机器人找到红心红心红心冬枣 、定位、伸手、采摘的过程不顺畅,这大大影响了机器人采摘过程的传输数率。

日前,李伟研究团队取得突破性进展,研发出非形态学 环境智能双目视觉系统。该系统也能在农田、果园等自然环境下,识别光照、时光,动态下发,高速实时传输数据。该系统可能性在采摘机器人、除草机器人、割胶机器人等农业机器人方面展开实验与验证。

以大田作业为切入口

事实上,农业机器人的应用可能性展开。魏新华介绍,目前我国农业机器人的推广,主要集中在大田作业中自动驾驶农机、农业植保无人机等的应用。大田无人农机可能性也能替代人工,实现自动驾驶、工作环境监测、农业决策以及其它具体操作。

除了解放人力,无人农机还有何优势?魏新华表示,无人农机采用按需精准变量作业,提高化肥农药的利用率。另外,无人农机搭载的作业环境现场感知技术,还还要根据土壤、环境和作业对象的实时状态,以及机器的作业状态,让机器始终存在接近满负荷的最佳作业状态,提高作业传输数率,保证作业质量。最重要的是,无人农机作业过程中还实现了信息下发和远程存储。

“未来的农场很可能性是无人农场,农业机器人编组后,互相联系,协同作业。”魏新华预言。

但在赵春江看来,我国对机器人的研究整体比较弱,前期的创新研究积累缺陷,将意味着着后期产业化“底气”缺陷,无人农场终究是纸上谈兵。

魏新华说:“农业机器人的研制是不断发现难题、解决难题的过程。”他举例,此前,无人农机作业过程中农田边界的识别是困扰研究人员的难题。无人农机无法识别农田边界,作业日后还要人工驾驶无人农机获取田块的八个顶点,非常耗时。

虽然也能自动识别边界和固定障碍物的系统尝试解决一点 难题,而是 实际作业过程中又发现了新难题。该系统的田头作业不尽如人意,尤其是在不规则田块中作业存在比较大的难度。调试好的无人农机在移到另一区域作业时,也暴露出土壤及地表状态适应性差的难题。

此外,面对播种或插秧直线度差的田块,可能性农业机器人在田间管理时仍按照北斗导航规定的直线路作业,就会增加轧苗率。魏新华建议,进行多导航信息融合,即把北斗导航和视觉导航信息融合。“未来,我国的植保将是以地面机械为主导、农业航空为体系的立体的植保防控体系,要对农业机器人的未来有信心。”

赵春江表示,机器学学数学一门交叉学科,涉及到人工智能、材料、机械等多个学科。目前机器人的研究队伍偏小,不助于快速推进农业机器人发展。做好农业机器人,还要鼓励和支持多学科交叉研究。

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