农业机械自动导航技术

王红鹃

在农机作业中，引入自动导航技术可有效提高农业种植效率，优化导航道路规划方案，指导农机高效完成作业。推动自动导航技术在农业领域的广泛应用对于提高农业生产经济效益，节约人力，优化农机作业环境，加快农业现代化、智能化发展步伐具有十分重要的意义。

一、农业机械自动导航技术发展现状

目前地磁导航、激光导航与阴线导航等机械技术是国内农业机械设备常用的导航技术。地磁导航依靠地球磁力控制设备完成导航；激光导航对外发射一种光束，与设备形成某种关联，从而控制农机完成导航任务；阴线导航是指在田地内埋入发射装置，与设备形成关联后，控制农机进行自动导航。此外，还有触感导航与无线导航等多种自动导航技术被应用于农业生产领域。一直以来我国地貌资源尤为丰富，不同地区存在着地势差异，所以选择农机导航系统时应根据农业发展情况来分析［1］。

2021 年5 月，农业农村部《关于做好2021 年农业生产发展等项目实施工作的通知》提出：要加大对智能农机产品的补贴力度，推进北斗系统在农机中的广泛应用，支持机械设备中安装作业监测传感器与北斗导航终端，加强对自动导航技术的高效应用。农机自动驾驶系统较为依赖通信网络，这是因为多数农机导航系统采用了RTK 技术，地面站通过通信网络向终端提供差分修正信号，提高卫星导航的精确度，经过优化后的定位精度更准确。当前全球范围内主要的卫星导航系统共有四种，我国采用的是北斗卫星导航系统，系统定位精度优于10m、测速精度优于0.2m/s、授时精度优于20ns、服务可用性优于99%，凭借着自身优越性能，将其用于智慧农业发展进程中，有利于优化农机自动导航系统结构，整个系统包含“环境感知单元”“控制单元”与“执行单元”几部分，环境感知单元依靠传感器完成机械定位与障碍物检测分析；控制单元可实时跟踪导航路径，输出控制信号；执行单元按照控制信号完成对车辆转向的调整，确保机械设备可以沿着导航路线匀速行走。

2022 年与卫星导航技术研发有关的算法、软件、终端设施等产业核心产值同比增长12.28%，达到了1454 亿元，关联产值同比增长18.2%，超过3236 亿元。农业领域，全国目前已有45 家农机企业专为农业机械设备配置了北斗终端导航系统，安装自动驾驶系统的农机设备高达10 万台，安装定位与作业监测等远程终端的农机设备超过45 万台/套，全国范围内接入农业综合数据服务平台的农业机械设备共计25.8 万台，全方位实现了跨企业农业机械作业数据的高效整合与共享，完成了对水稻、玉米与小麦等主要粮食作物收获和拖拉机作业的全天候动态监测分析［2］。

二、农业机械自动导航技术的应用优势

（一）降低机械操作人员工作强度

自动导航技术的应用在一定程度上降低了人员劳动强度，将农机驾驶操作人员从以往单一且重复的作业疲劳中解放出来。一般情况下，农机作业环境比较恶劣，自动导航系统的应用减轻了人员田间劳动强度，只需远程操控设备并实时关注设备作业现状即可。如果农机在田间的运行轨迹与实际作业产生偏差，操作人员远程调控可调整农机运行状态。

（二）提高农业生产量

过去单一的农机生产模式下，操作人员的自身素质将会直接影响农业生产结果，未经过专业培训的农民在操作设备时会因操作不当、操作不精准等原因，导致播种或翻地时出现疏漏，不利于农作物产量的提高。引入自动导航技术后，通过信息化技术的应用，使用传感器与导航定位技术，精准识别未生产的位置，严防生产作业发生遗漏，科学处理各项工作细节，提高最终生产量。

（三）推动农业朝着规模化方向发展

城镇化发展进程下，随着发展规模的扩大，渐渐地出现了农业耕地资源不足或土地利用不充分的情况，农村地区逐渐推动农业规模化生产，从整地施肥到农作物集中收割，其间需要得到大量人力支持。由于近年来农村劳动力逐渐流失，越来越多的人前往城市发展，导致农业生产人力资源明显不足，此时有必要加强农业机械化发展，凭借自动导航技术的应用，促进农业生产朝着规模化、智慧化方向发展，在降低人力资源投入的基础上，缩短作业时间，提高生产效率。

（四）实现精准作业

自动导航技术为精准农业提供了技术支撑，也推动了农业智慧化发展，配合中耕机械与植保机械完成各项农业操作，操作人员可利用自动导航系统完成定点定位的精准操作，促进农业生产现代化发展。随着农业生产规模的扩大，生产模式逐渐转为多种机械的协同作业，设备一次进入田间可以同时完成多道工序，作物联合收割时，农机在自动导航技术的作用下一次性完成作物收割、秸秆粉碎以及土壤翻耕，提高作业效率，避免在收获时对籽粒与果穗造成损伤，减少对土地造成的多次碾压，全方位保护土壤环境，为精准作业的开展奠定基础。

三、农业机械自动导航技术分析

（一）环境感知技术

1.全球导航卫星系统。该系统简称GNSS，其中涵盖了美国GPS 系统、俄罗斯GLONASS、欧盟GALILEO 以及中国BDS。当前农业机械设备使用中，采用自动导航技术需保障信号的正常接收，通过双重卫星定位系统的应用，综合各类系统的定位优势，提高导航技术定位的精准性。GNSS 可综合卫星技术与通信技术手段，24 小时全天候探测目标，不仅定位精确度高，且成本较低，可以高效创建三维信息。卫星导航系统在农机中的用途较广，在提高农业生产作业效率的同时，便于农业生产与劳作。针对全球导航卫星系统中的不同类别，需根据具体农机设备与生产实际情况来选择，从而提高跟踪定位精确度，降低跟踪误差［3］。

2.机器视觉。与GPS 定位系统相比，视觉导航系统更加先进，能够直观地进行导航。将机器视觉用于农业机械中，可依靠导航技术在屏幕内直观地展现农业生产环境，方便操作者进行精准作业。机器视觉导航系统可针对每一垄田地进行探测，精确田地位置与农业生产实际信息，可获得丰富的环境信息，与阈值分割与形态学算法生成导航线，完成单目视觉下的拖拉机自动导航。以粒子滤波为基础的视觉导航算法下，可精准指导机器人行走在玉米地中。联合多光谱摄像机，视觉导航系统可以实时采集果园图像，根据当前树冠与天空背景内容，分析导航系统是否存在误差。将机器视觉与GPS 定位系统相结合，提出一种在作物行间行走的科学规划方法，采用满水填充法完成垄沟的有效分离，提取导航线后，在垄头位置，先分离出转弯一侧的作物，拟合垄头处大致轮廓，根据拟合出来的圆规划得到转弯路径，最终确定算法耗时141ms，时效性较强。在农业机械上安装视觉传感器，该装置价格便宜，可以获得丰富的生产环境信息，一般可用于设施农业与果园等较为复杂的环境内，但是图像处理算法经常会受到光照与阴影等方面的影响，接下来应逐渐完成算法的优化［4］。

3.激光雷达。激光雷达凭借光的反射扫描四周环境，具有较高的测距精度，可以精准可靠地提供四周物体方位与深度信息。采用激光雷达创建传感器模型，研发出一种导航算法，此时农业机械的航向均方误差可以被控制在2.4°，横向偏差误差低于4cm，可以较好地适应田地中的自动导航。导航期间使用激光测距仪，将其与地图相互匹配，帮助自动驾驶车辆完成果园内的自我定位，将横向平均误差控制在20cm 以内。检测过程中，先用激光雷达扫描树干，从中获得位置信息，再提取果树行直线，模拟相应环境下的作业情况，机器人以0.14m/s 的速度行走40m 之后，此时横向偏差为26cm，该偏差适用于生产作业。

4.惯性测量单元。在环境感知技术当中，惯性测量单元主要依靠陀螺仪与加速度计进行物体姿态角的检测，同时还能对物体进行加速度分析，在不依赖于外界的情况下完成自动导航。融合传感器后，惯性测量单元的使用误差将会显著降低，比如利用IMU 与RTK-GPS 研发出可以自动导航的履带式机器人，横向跟踪误差不会超过5cm。在轮式拖拉机中应用惯性测量单元，凭借RTK-GPS 的辅助下降低人力劳动成本，将其用于耕地、田间除草与喷药等作业，均方误差不会超过5cm，能够较好地满足日常劳动与田间作业需要。惯性测量单元在使用期间不会过度地依赖外界环境，可以短时间内为操作者提供精准的位置与航向信息，但是长时间的导航将会造成位置误差积累，将惯性测量单元和传感器相融合后，可以有效进行惯性导航误差积累的修正处理，进而实现在不同环境之下的精准导航。

（二）PID 控制

PID 为比例、积分与微分的简称，可以用于线性且动态性不会受时间变化影响的系统。在无人驾驶的农业除草机械中使用PID 控制方式，通过对车轮的速度进行控制，使除草机的行驶速度达到0.31m/s时，跟踪精度为1.6cm，除草机的行驶速度为0.52m/s 时，跟踪精度为2.2cm。采用RTK-GPS 自动导航系统，联合PID 控制方式进行各车轮速度的有效控制，得知车辆行驶速度为0.3m/s 时，均方误差是1.6cm。以机器视觉为前提建立跟随车辆导航系统，人为控制领航车辆，其余跟随车辆使用PID控制器进行控制，让跟随车辆与领航车辆始终保持一定距离。线性轨迹跟踪条件下，直线路径跟踪均方误差是6.5cm，折线路径上的均方误差是16.4cm，整体来看系统的跟踪性能较强。在四轮独立驱动机器人中应用PID 控制方法，提高农机四轮独立转向控制效果，360°范围内的转向操作期间，转角控制的误差＜0.1°，转速控制精度较高。在农用车辆自动导航控制器内采用PID 控制方法，农机航向跟踪精度＜1°，横向偏差可以被控制在1.7cm。与其他算法相比，PID 控制不会对数学模型产生依赖，自身鲁棒性很强，同时稳态误差较小，目前主要被用在农机导航控制方面。

（三）模糊控制

该控制方法主要以模糊语言变量与逻辑推理为前提，无需对被控制对象建立数学模型，适合用在非线性或时变系统中。对比PID 控制与模糊控制模式下的导航效果，得知二者在农机无人自动驾驶车辆中的使用性能基本一致。在可自动播种、耕作的农业机械中，模糊控制器的应用可以改变车辆驱动轮速度，使车辆可以达到预期转向角度。模糊控制模式下车辆的运行效率显著提高，为了便于机器人跟踪作物行走，采用转向控制或速度控制的模糊控制器，方便机器人跟踪作物行走的同时，且不会对作物造成碾压。以遗传算法为基础的自适应模糊控制算法当中，优化模糊控制规则，经过田间试验后发现，模糊控制方法下的农机自动导航不仅响应速度快，且可以较好地消除跟踪误差，误差＜10cm。以农业机械横向偏差为模糊控制装置的输入参数，优化农机导航控制方式，当农机的行驶速度为1.2m/s 时，导航误差为4.16cm。

融合农业机械和自动导航技术，降低能源消耗，提高农机使用效率，通过定位系统与机器视觉的应用，在不同控制方式的应用下及时消除误差，为农田生产规模的扩大提供帮助，从而更好地满足农业生产需求。