农业机械自动导航技术研究综述_李虎.pdf

第 61 卷 第 3 期Vol.61 No.32023 年 3 月March 2023农业装备与车辆工程AGRICULTURAL EQUIPMENT&VEHICLE ENGINEERING0 引言随着现代农业的快速发展，农机智能化和作业精准化是农业机械发展的重要趋势。自动导航技术应用于农业机械领域，现阶段主要是在无人驾驶拖拉机、自走式植保机、设施园艺机器人等装备上。农业机械自动导航的关键技术包括导航定位信息收集、导航路径规划和导航控制技术等。精确高效收集导航定位信息是路径规划和车身控制技术的前提；优选引导路径可有效降低资源耗费，提升运营效益；高速可靠的控制系统能够适应农田复杂多变的路面环境，完成对导航痕迹的精确跟踪。除此之外，自主避障能使系统在作业过程中对人、机等障碍物快速避让，保证安全作业。良好的通讯技术与远程监控平台能够有效传输信号，远距离掌握农机作业信息。农机导航技术发展迅速，涉及多种交叉学科，本文从定位信息收集方法、路径规划、导航决策控制方法、自主避障、通信技术与远程监控6 个方面系统梳理自动导航技术的研究现状。1 定位信息收集当前，全球卫星导航系统（GNSS）、惯性导航系统（INS）和机器视觉（MV）导航系统的应用是导航定位信息收集的三大关键技术。1.1 国际导航卫星系统国际卫星导航体系主要包括美国的GPS系统、俄罗斯的 GLONASS 体系、欧盟的 Galileo 体系、中国的北斗卫星导航体系1。北斗卫星导航体系中北斗卫星可在全球范围内全天候、全天时为车载终端、通信终端等各类用户提供高精度、高可靠定位、导航、授时服务，并能通过地面中心站与网管中心的各类功能服务器连接，进而通过服务器进行用户管理、中央数据处理和计费管理等问题。doi:10.3969/j.issn.1673-3142.2023.03.010农业机械自动导航技术研究综述李虎1，许宁2，宋裕民2，孟庆山2，张泉2（1.255000 山东省 淄博市 山东理工大学；2.250100 山东省 济南市 山东省农业机械科学研究院）摘要 农机自动导航技术作为智能农机与精准农业的一项核心技术,越来越多地应用于多种田间作业场景，有效提高了农机装备的生产效率与作业精度。从定位信息收集方法、路径规划、导航决策控制方法、自主避障、通信技术与远程监控 6 个方面对农业机械自动导航技术国内外研究现状进行了详细综述，从而全面系统梳理自动导航技术的研究现状。关键词 农机导航；定位信息收集；路径规划；运动控制；自主避障 中图分类号 S24；TN967.1 文献标志码 A 文章编号 1673-3142(2023)03-0049-04引用格式：李虎,许宁,宋裕民,等.农业机械自动导航技术研究综述 J.农业装备与车辆工程,2023,61(3):49-52.A review on automatic navigation technology of agricultural machineryLI Hu1,XU Ning2,SONG Yumin2,MENG Qingshan2,ZHANG Quan2(1.Shandong University of Technology,Zibo 255000,Shandong,China;2.Shandong Academy of Agricultural Machinery Sciences,Jinan 250100,Shandong,China)Abstract As a core technology of intelligent agricultural machinery and precision agriculture,more and more agricultural machinery automatic navigation technology is applied to a variety of field operation scenes,effectively improves the production efficiency and operation accuracy of agricultural machinery equipment.The research status of automatic navigation technology of agricultural machinery at home and abroad is reviewed in detail from six aspects:location information collection method,path planning,navigation decision control method,autonomous obstacle avoidance,communication technology and remote monitoring,so as to comprehensively and systematically sort out the research status of automatic navigation technology.Key words agricultural machinery navigation;location information collection;path planning;motion control;autonomous obstacle avoidance基金项目：山东省技术创新引导计划“果园多功能作业平台研发与集成应用”（2020LYXZ022）；济南市农业应用技术创新计划“自走式温室智能多功能作业平台研发”（201903）收稿日期：2022-01-3150农业装备与车辆工程 2023 年在农业机械的自动作业过程中，要实现精确工作，就必须获取至少为厘米量级的位置数据。目前一般采用差分 GNSS 技术，即利用向移动工作站传输已知位置的从基准站测量的伪距校正以及相位信号来提高工作精确度2。比如，Oksanen 等3设计了一个采用 GNSS 信号的四轮驱动农用拖拉机，并考虑了当前情况、车速、航线和控制角度等对导航的影响。按照观测原理，GNCC 的测向方法分为单天线测向法和双天线测向法，区别分析如表 1。表 1 GNCC 的侧向方法Tab.1 The lateral methods of GNCC测向方法 航向基线 测量角度优势劣势单天线农机运动方向航向角无额外硬件成本低于一定速度后，误差明显双天线纵向航向角、俯仰角对作业速度无特殊要求移动站需GNCC采集硬件，成本较高横向航向角、横滚角1.2 惯性导航系统惯性导航系统通常由陀螺仪、加速度计、计算机和控制显示装置等组成4。有别于其它导引系统，惯性导航系统是通过航迹推测计算来得到位置和姿势。有关研究中，徐志浩等5提出一种 SINS/CNS 组合导航系统的快速高精度标定方法，惯导输出的姿态、速度以及星敏感器测量的矢量信息构造量测量，建立卡尔曼滤波模型，实现安装误差和惯性器件常值误差的地面标定；李斌飞等6提出了应用全球定位系统及惯性导航系统信息融合的方法实现无人机位姿状态的建模，提高了农用无人机在作业时的定位精度，并得到导航系统测量信号与无人机状态间的非线性微分方程。（1）陀螺仪陀螺仪利用惯性基本原理在参考轴向产生角转速，并利用积分推算夹角。因为陀螺仪测角的本质就是对角速度进行微分，所以产生了漂移误差，陀螺仪接受周围环境气温的改变影响程度也很大，所以需要补偿周围环境气温变化。（2）加速度计加速度计因为其优异的偏差稳定性，对撞击、震动和高温的适应性及其低功耗，在惯性检测体系中获得了普遍的使用。（3）磁偏计通过对地球磁性的测量，磁偏计用来提供农机前进方位和磁北的偏角，是农机姿态与航线参考系统（AHRS）等装置的主要航向依据。磁偏计无关计算的主要误差因素包括固有偏差、地磁场改变、与周围环境的磁效应等。1.3 机器视觉导航系统随着图像处理技术的快速发展，机器视觉已经在很多领域得到了应用。视觉感应器在导航系统中的主要任务就是辨认路线和检查障碍物，具有相对定位的功能，不但工作性能好，同时在辨认路线时还可以分辨作物和杂草，以及检查植物病虫害，其不足在于测量精度受环境影响较大。当能见度降低时（如大雾、夜晚、阴雨天气等），其测量范围和精度就会降低。在有关应用研究方面，田达奇7等将免疫模糊 PID 算法引入到了收割机视觉控制系统的设计中，通过 PID 控制器反馈误差后，利用免疫算法和模糊控制算法对导航追踪误差进行修正，从而有效地提高了导航的精度；杨玉霞8等设计了一种飞行器控制系统，将机器视觉技术和无线定位技术结合进系统中，通过两种定位方式的联合，有效提高了飞行器导航精度。2 路径规划路径规划是农业机械基于已有工作状态和周围环境信息，并结合本身搭载的传感器综合感知动态环境信号，针对距离、时间等任一工作环境性能指标，规划一条可独自计划安全无冲突的工作路线。而按照个人对环境信息掌握情况的不同，可将工作路径规划区分为全局工作路径规划和局部路径规划。在对农业机械作业的研究方面，商高高等9提出了一种作业全覆盖路径规划算法，通过栅格法建立 2.5D 作业环境空间模型，结合改进遗传算法研究了电动拖拉机全覆盖路径规划算法，改进交叉、变异算子，以提高算法执行效率与降低行驶重复率。全局路线规划是在充分了解自然环境信息的前提下，根据已知的自然环境信息来进行路线规划的道路规划方法。全局路线规划算法的重点是寻求最优化解决方案，即尽可能优化规划路线。局部路线规划是在不了解周围环境信息或只了解部分资讯的前提下，使用机械本身搭载的各种感应器收集农业机械与周围环境的各种信息的即时路径规划。局部路径规划算法主要目标是强调路线的安全性和实时性，以增强农业机械的避障力量。3 运动控制导航系统的重中之重是导航决策控制，预期转向角度决策的准确性直接影响随后的转向执行51第 61 卷第 3 期行动，从而影响整个导航系统的性能。常见的引导操控方式有 PID 管理、模糊控制、纯追踪控制、光滑模变结构控制、最优控制和模型预测等。丁幼春等10采用免疫 PID 法，设计了小型履带菜籽播种机引导控制器，大大提高了反应速度，减少了跟踪偏差；张朝宇等11以轻简履带式油菜播种机为研究平台结合北斗 RTK 构建了一套自动导航作业系统，根据播种作业需求，采用有限状态机设计了田间自动导航作业控制策略；张智刚等12以国产雷沃 TX1204 拖拉机为平台，开发预先跟随 PID 路径跟踪控制算法进行导航控制，搭建农机自动导航测试系统并开展系统性能测试。4 自主避障自主避障技术使农业机械仅使用嵌入式传感器便可在复杂多变的田间环境中感知、测量和辨识障碍物，为合理规划局部避障路线提供了技术支撑。激光雷达也被称为光成像、探测和测距，是一种通过发射激光束、测量反射或发射激光信号的到达时间及强弱程度等参数，探测目标距离、位置、运动状态等特征量的雷达系统，具有波长短、准直性高等性能优势13。表 2 为激光雷达的分类对比。表 2 激光雷达分类对比Tab.2 Comparison of lidar classification分类依据类型优势劣势机械结构机械水平视场近乎360制造、维护困难且成本高固态增加扫描线数，成本低水平视角范围较小飞行时间精度高、速度快、距离远近距离测量效果差测距原理三角测距成本较低测量精度较低结构光分辨率较高环境适应性差，存在干扰测量维度二维扫描频率高数据维度单一三维数据丰富增加扫描线数的成本较高李兆凯等14，针对 GPS 信号弱、导航数据缺失场景下自主移动车辆难以精准定位的问题，采用即时定位与地图构建（SLAM）技术实现未知环境下无人小车地图构建与自主定位功能，采用动态 A*算法实现了无人小车的避障与路径规划。胡均平等15提出了一种基于 MPC 的车辆避障控制算法，应对车辆在复杂路况下避障会出现稳定性与避免障碍物行为冲突的问题。吴亚辉等16为实现机器人的动态避障提出了一种基于视觉深度学习的机器人环境感知及自主避障技术，利用RGB-D 深度相机和 IMU 单元建立机器人环境感知系统，为机器人提供三维视觉和姿态角度等多模态信息，构建基于 YOLOv4 改进的目标检测模型对彩色图像中的障碍物进行识别。5 通信技术通讯技术包括底层通信、车间通信和远程通信等通讯方式17。（1）底层通信底层通讯方法是导航系统内所有传感器和监控终端之间的联系，但是由于现代电控科技应用的日益发展与壮大，各控制器也都具有一个单独的 ECU 作为主控单位。迟生茂18 针对物联网的底层设备种类繁多，设备兼容性上存在很大差异，不同信号在传输速度、距离、耗电量等方面的要求不同等导致信号传递无法形成统一要求的问题，提出一种基于信号融合技术的物联网多设备通信算法。详细阐述底层设备通信信号融合规则，根据上述规则描述物联网底层设备通信信号融合需要满足的条件，为信号融合提供理论基础。利用拉普拉斯能量和加权算法，对物联网底层多设备的通信信号进行融合处理，从而实现物联网底层多设备差异性通信。（2）车间通信要实现多设备之间的协同导航，就需要选择最可行的多机间的通讯技术方法。短间距的无线通讯技术包含蓝牙无线通讯、Ir DA、Zig Bee、超宽带、数字传输站等技术。朱昊等19为解决 E-车间通信的实时性问题，提出了一种基于 PROFINET 的车间通信网络体系。在此基础上，重点设计了基于greedy 算法的车间通信调度模型，得出了多任务调度时刻表，构建了物理检测平台。在消息任务数目相同的条件下，比使用传统西门子 S7 内部调度策略的任务交付时间显著减少，且任务量越大，该算法越有优势。王维20为了有效分配车间通信的功率和资源块（RB），提出基于高斯过程回归的功率分配（GPR-PA）算法。GPR-PA 算法采用年龄信息感知的传输功率和 RB 分配技术，允许网络动态的学习网络信息，并在最小车辆的信息年龄（AoI）超过预定阈值的概率与最大化网络动态的信息间达到平衡。结合 GPR、GPR-PA 算法，采用分布式策略主动学习网络动态信息，估计车辆下一时隙 AoI和主动分配资源。相比于同类算法，提出的 GPR-PA 算法有效地降低了 AoI 超标概率。李虎 等：农业机械自动导航技术研究综述52农业装备与车辆工程 2023 年（3）远程通信远程通讯是指在农机系统和远程监测平台之间的通讯，主要用来发布控制指令以及农业机械状况信号的传送，目前最普遍采用的中长途无线通信技术主要有 GPRS、4G 和 5G。李世超等21为实现农机与服务器的远程通信，设计了基于 TD-LTE 的多机协同导航通信系统。目前，4G已经被普遍采用，随着科技的进展，5G将成为未来的主要技术标准。6 远程监控平台农业机械作业环境复杂，道路、作物与设施等因素均需要考虑。在远程监控平台的支持下，系统工作人员就能够做到对作业中机具的真实作业状况信息的了解，并能够对作业农机进行实时管控和调配。同时，农机作业过程中的信息会自动发送到服务器，用户可以在客户端的系统管理平台上可查看车辆工作状态、作业轨迹、作业时间、已作业面积、工作效率等信息22。曹如月等23设计了基于Web-GIS 的多机协同作业远程监控平台，实现了对多机协同导航作业的实时远程监控,该平台主要包括数据收发、数据存储、数据查询、数据显示和数据分析模块等。李中显等24提出了一套能够提供定位、监控、导航、车况采集等综合服务的基于Hadoop 云平台的联合收割机远程监控系统，用于解决农田小路比较狭窄、给农田交通运输带来巨大压力等问题。7 总结基于 GNSS、INS、MV 的定位信息收集、合理的路径规划和精准的运动控制是实现农机自动导航的关键技术，组合导航与交叉技术的应用是下一步研究的要点。与之紧密相关的自主避障技术、通讯技术和远程监控平台技术目前还存在作业精度、速度与可靠性不足的问题，面对农业机械田间作业的复杂环境，还存在一定的瓶颈，仍需提高智能识别效率、优化控制策略等。但是从当前诸多学者对农机导航系统的研究来看，控制算法不断更新，硬件升级换代频繁，相信工程化应用将越来越广泛，无人农机的应用指日可待。参考文献1 雷超,巫正中.车载监控系统及其在军事运输的应用 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