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农业机械装备导航定位技术研究现状与发展趋势

发布时间:2016-12-21      文章来源:未知

农业机械装备导航定位技术研究现状与发展趋势
摘要:人口老龄化加剧、农业人口减少问题的突出迫切需要大力发展农业机械装备。农业机械装备的发展有利于改善劳动力不足和减轻农业人口劳动力强度,并能够提高生产效率和作业质量。21世纪,提高农业机械装备智能化水平是必然发展趋势。本文综合了农业机械装备智能化技术中的导航定位技术的研究现状和发展趋势,介绍了导航定位技术中的图像识别技术、全球定位系统、激光测距定位技术、视觉里程计定位技术,并对它们进行了评价。最后,对导航定位技术的发展趋势进行了预测。
关键字:农业人口减少;农业机械装备;智能化;导航定位技术

 

0 引言

        进入21世纪以后,人口老龄化加剧,农业人口减少的问题突出。同时,各地灾情不断也导致了粮食生产大国减少粮食出口,从而粮食价格随之增长[1]
        从农业发展历程来看,未来农业增长的主要推动力将是现代农业科学技术。因此,国内外都在积极研究现代化农业机械装备[2]。所谓现代化农业机械装备是指具有探测能力、导航定位能力、可通过编程控制执行机构的并以农产品为操作对象的智能设备。农业机械装备在农业生产实践中的应用可以减轻农药、化肥等对人体的伤害,改善劳动力不足的局面,并提高生产效率和作业质量。可以预计, 21世纪将是农业机械装备向智能化方向发展的重要时期[3]
智能化的农业机械装备是一种集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的智能化机器系统[4]
与传统农业机器相比,现代化的农业机械装备更加能够适应复杂的工作环境,从而可以更好地代替人类去完成各种人工难以操作的任务[5]。例如,在温室果园、大棚等工作环境下进行生产作业时,传统的农业机械需要人工在现场进行操作,存在容易疲劳、安全性低、工作条件恶劣等问题。为了克服这些缺点,工作环境的动态性和工作对象的复杂多变性要求智能化农业机械装备具备一定的导航定位的能力[6]
导航定位技术是农业机械装备智能化实现过程中需要研究的核心技术,也是实现也是完全自主实现农业机械装备现代化的关键技术[7]。要使农业机械装备具有特定的导航定位功能,首先必须使农业机械装配具有感知功能,能够进行复杂的逻辑推理,并可以进行执行方案的决策[8]
电子技术、传感技术、信息处理技术等多种技术正在不断地被引入到现代化农业机械装备导航定位技术的研究,极大地推动和促进了农业机械装备现代化进程的发展[9]

1 导航定位技术的发展

1.1国外导航定位技术的发展

国外对机械装备导航定位技术研究水平处于领先地位的是美国和日本。
          日本研制了一种基于视觉识别的农药喷洒机械装备,这个机械装备可以实时识别农作物并作为其运动的路径。在实验中,美国研制的具有自主导航功能的农业机械装备可以在10km/h的速度下进行曲线路径的跟踪。韩国设计的新型智能拖拉机系统有机结合了检测结果和模糊控制两项技术,实现了拖拉机的导航定位的功能。意大利研制的ARGO也实现了实时检测及对运动路径可以进行跟踪的功能。

1.2国内导航定位技术的发展

        在对农业机械装备视觉识别技术的研究中,国内的研究主力大部分集中在科研院所,但是相关研究水平和研究成果在整体上落后于国外的一些发达国家。
        针对导航过程中导航所需边界的提取,沈明霞等人提出了边缘检测的新方法,并将这种基于小波变换的方法成功地运用到拖拉机导航定位中。针对农业机械装备导航定位所需要的路径识别,周俊等人提出了一种多分别率的算法。基于模糊控制技术,在研究了大棚温室中种植黄瓜的边缘图像后,任永新等人设计了一套黄瓜视觉采集和定位系统。利用遗传算法,高峰等人提出基于一种农作物行道新型的视觉识别方法,并通过实验证明了该方法具备良好的稳定性能和优异的鲁棒性,而且将其运用于农业机械装备的视觉识别中也取得了理想的效果。

2 导航定位关键技术

2.1 图像识别

        上世纪50年代产生了图像识别技术,图像识别技术的研究目标是根据观测到的实物图像,辨别出图像中实物的种类,从而做出合理的决策。
基于电子计算机技术与信息技术的图像识别技术可以实现人类大脑的的认知功能并做出决策。通常情况下,一个图像识别系统由图像预处理、图像表示、图像分类三个阶段组成[10]
        具体地说,在预处理阶段,图像将被划分成多个的小区域,然后提取每个小区域图像所具有的特征并且用图像的形式加以表示,最后根据图像特征,对图像进行分类。从某种意义上来说,图像划分过程和图像识别过程是一致的。只是图像划分更加侧重研究工作对象在特定背景下会展现出来的整体属性。图像识别则侧重于图像存在的固有属性[11]
        图像识别技术已经获得了广泛应用[12],但是国内起步较晚且没有进行系统而深入的总结。可以相信,计算机智能化图像识别技术在不断地运用和发展过程中将会越来越成熟[13]

2.2 全球定位系统

        全球定位系统(Global Position System,GPS)是美国从20世纪70年代开始研制的具备导航定位能力的系统。由卫星、地面监视站、地面控制系统以及地面接收机组成的GPS能提供位置坐标、移动速度等信息[14]
        在农业机械装备的应用中,GPS技术极大地提高了农业生产实践的工作效率。同时,能够为农业机械装备提供坐标和速度数据的GPS技术也提高了农业机械装备行驶的速度和行走时的位置精度[15]。而且,GPS导航定位技术的应用对农业作业的适时性也有很大的好处,在不受到天气等诸多不确定条件的限制下,农民拥有了更多农业作业的主动权和选择权。农业耕作中常用的拖拉机导航采用卫星定位系统后,可以帮助农业人口进一步加快拖拉机的行驶时的速度,进而农业人口能够将主要精力集中在农业作业上以更加高效率地完成播种、喷除草剂等各项农业作业的中心工作。

2.3 激光测距定位

        激光具有单色性能好和相干性好等性能,这些良好的性能使得激光获得了较为广泛的应用。当前,激光技术已经成为发展速度最为迅速的科学技术之一[16]
        激光定位测量系统主要由发射激光源的组件、传感器组件和电路组件三部分组成[17]。在设计合理时,利用激光定位有能力在一个未知的环境下执行避免障碍任务[18]
        在我国,因为南方田土的耕作面积较小,造成适合大面积耕作的GPS技术受了到田土面积较小的限制,存在难以推广的问题。因此,一种基于双源激光的定位技术被提出。利用双源激光定位技术可以实时解算出正在田间作业的机械的运动姿态和坐标数据。该技术的应用为数据采集和正在田土中作业的机械的导航定位的实现提供了技术上的支撑[19]

2.4 视觉里程计定位

        视觉里程计(Visual Odometry,VO)是一个利用相机的输入信息估计运动物体运动信息的过程。在机械装备定位上是一种常用的技术[20]
        视觉里程计不存在因为读取数据不准确、传感器感应精确度较低等原因造成的误差。而且,在利用获得的视觉信息去完成里程计的同时,系统还可以提供十分充分的景象特征,完成识别障碍、检测工作目标等任务。因此,视觉里程技术为农业机械装备的实时导航给予更丰富的技术支持[21]
         周俊等人对视觉里程计进行了系统的研究。该研究小组引入了特征点提取算法——SURF算法,深入研究了它的原理,并进行了SIFT算法特征提取实验和Harris算法特征提取实验,比较了3种算法所得的提取结果。基于SURF的特征提取算法,他们提出了一个新的立体视觉里程计定位系统[22]

3 导航定位关键技术评价

3.1 对图像识别技术的评价

         随着图像识别技术的不断成熟以及在农业领域的应用日益广泛,利用此技术对获取农情信息和现代化农业机械装备的发展起到积极的推动作用[23]。但是目前对比较复杂的图像,用计算机来识别也存在一些问题。在工作环境比较为简单的工作情况下,图像识别技术确实获得了一定程度上的成功。然而,在工作环境较为复杂的情况下,图像识别技术仍存在着许多有待进一步研究和解决问题。譬如,在图像识别过程中,对各种图像分割算法性能之间的优越性,目前还没有确定的比较标准。而且,一些算法本身就存在多多少少局限性,造成利用图像识别获得的结果并不是十分精确可靠。基于此,需要对复杂背景和作物轮廓特征提取、农作物种类多样性智能识别方法等方面做更进一步的研究[24]

3.2 对GPS导航定位的评价

        当前,GPS被广泛应用到农业机械装备[25]。在国内,很多问题在GPS导航定位技术的逐步应用中被不断反应出来。而且,一些GPS技术还存在依赖国外的问题,造成需要高昂的引进费用,对于农村用户而言存在经济上难以接受的情况。因此,面对我国国内十分庞大的潜在市场,在市场竞争十分激烈的环境下,为了使在农业方面GPS导航技术的应用能力不断获取突破,作为国家应大力支持该项研究和增拨研发费用,同时作为科研院校及研发企业也应该不断的增加产品科技水平的含量和提高产品品质[26]

3.3 对激光定位技术的评价

         当前,激光与传感器技术结合使得激光定位技术得到了进一步的发展[27]。遗憾的是,激光亮度高、能量强,对人眼具有热损伤、光化损伤和电离损伤等伤害,限制了激光技术的在农业机械装备定位系统的应用和发展。
定位系统对激光防护材料的性能要求更加苛刻,传统的激光防护技术和防护材料无法满足定位系统的要求。因此,应该进一步加强激光防护技术和激光防护原理、方法和器材的研究。

3.4 视觉里程计定位技术的评价

         当前,在将视觉里程计技术运用到实际农业生产实践的过程中,通常面临着鲁棒性、实时性和精确度三项性能指标如何取舍的问题。进一步说,是通过采用较为复杂的算子增强系统鲁棒性,还是通过采用降低算子的复杂程度以增强系统的实时性,或者还是综合各种相关方法以加强系统精确度,仍然存在问题,需要进一步研究。在设计和研发视觉里程计实用系统时,研究者应该根据自身功能的需要和具体的工作环境权衡鲁棒性、实时性和精确度三项性能指标。一个检测算子能够实现全部工作目标的情况是不存在的,但是根据不同应用上的工作需要,可以为不同的算法补充一定的相关性质。可以肯定,视觉里程计技术的关键在于此,对于科学研究者来说其也是该项技术存在的重大挑战之一。

4 导航定位技术发展趋势

        计算机软硬件技术、数字电路集成技术、互联网技术等现代技术的快速发展必将促进农业机械装备导航定位技术不断取得新的研究成果[28]。当前,在导航定位技术呈现出以下几方面的发展趋势:

4.1 开发图像处理的新方法

        为了进行路径规划,定位系统要求农业机械装备在较为复杂的农田中进行作业时必须具备将障碍物与背景分开的能力,导致为了获得所需图像存在计算工作量大十分庞大的问题,进一步造成系统在实时性方面不能满足工作要求。为时存在的问题得到解决,有人提出把计算工作量大且算法比较成熟的一部分直接嵌入DSP中,进而达到增强系统实时性能的要求。同时,科研工作者也必须积极努力探索表达与解释图像的新方法,而且在图像的处理方面和设计图像识别软件方面也应该力求提高算法的迅速性和精确性。

4.2 发展多传感器融合技术

         在农业机械装备导航定位系统中,传感器主要承担着对工作对象和工作环境进行探测的任务。单个传感器的工作能力十分有限,仅支持提供工作环境的部分信息,并且单个传感器提供的观测值通常也存在着探测精度不高的问题。为了尽量多采集检测数据,有人使用了多传感器融合技术[29]。在未来,研究图像识别方面的新型传感器、形成传感器组合阵列都将是多传感融合技术发展的趋势。

4.3 综合模糊逻辑与神经网络

        神经网络系统通过非线性映射特性具备自我学习的能力,并具有良好的鲁棒性[30]。利用神经网络系统优异的非线性的处理能力能够很好地识别工作环境。但是,要想获得十分完整的样本,对农业机械装备来说也比较困难。侧重于模糊规则选取的模糊逻辑在有些推理规则上也很难实现形式化的描述。如果用较多的推理规则进行描述却会增大模糊逻辑运算量,与模糊逻辑的初衷相悖。因此,将两种技术有机地结合起来显得十分的有必要[31]

5 结束语

        农业机械装备导航定位技术取得了一些成果,但许多问题仍有待于解决。导航定位系统的发展,应将导航定位系统与多类传感器获得的数据进行有效的融合,并且让系统具有基于知识的自我提取工作对象特征能力。随着计算机软硬件技术、传感器技术、信息处理技术的进一步发展,农业机械装备导航定位技术必将取得更大的突破和发展。
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