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无人农场是在人不进入农场的情况下 , 采用物联网、大数据、人工智能、5G、机器人等新一代信息技术 , 通过对农场设施、装备、机械等远程控制或智能装备与机器人的自主决策、自主作业 , 完成所有农场生产、管理任务的一种全天候、全过程、全空间的无人化生产作业模式 , 无人农场的本质是实现机器换人 。
无人农场是机器换人所要展现的最终形态 , 物联网替换了人类的感知器官;大数据和人工智能组成智慧云大脑 , 替换了人类的大脑;无人驾驶的农业机械(简称无人驾驶农机 , 泛指用于农业生产的所有机器人、无人机、机械装备等)替换了需要人类四肢参与执行的有人驾驶农机 。
无人农场的关键技术主要包括物联网技术、大数据技术、人工智能技术和无人智能农业装备技术等 。 无人农场的关键技术按照模块一般可以划分为感知数据融合技术模块、规划决策技术模块和控制执行技术模块等 。 感知数据融合技术模块主要包括物联网技术 , 规划决策技术模块主要包括大数据技术和人工智能技术 , 控制执行技术模块主要包括无人智能农业装备技术 。 无人农场的关键技术主要包括以下几个:
(一)物联网技术
近年来 , 传统互联网技术的不断发展 , 衍生出了物联网技术 。 物联网技术主要包括传感器、数据传输等技术 。 物联网技术将环境、作物和智能农业装备等信息实时连接 , 构建无人农场的“神经网络” , 为无人农场提供精准的数据支持 。 物联网技术是无人农场智能化的基础 , 有助于农业生产科学、准确地进行 。
传感器广泛应用于各种农业装备中 , 使得无人农场的各个生产过程可视可控 。 如 , 耕整地机械利用超声波传感器、红外传感器和压力传感器等实时感知机具的耕作深度和耕作阻力等信息 。
数据传输技术包括有线数据传输技术和无线数据传输技术 。 5G技术作为一种新型无线数据传输技术 , 具有传输速度快、延时低等优点 , 5G技术在无人农场中的应用将成为智慧农业的重要发展方向 。
(二)大数据技术
大数据技术 , 主要包括大数据采集、处理、存储和分析等技术 。 农业大数据技术能够科学合理地分析农业数据 , 发现数据之间的潜在关系 , 进而指导农业生产 。 农业大数据现在已经成为农业发展的新型资源 。 农业大数据技术可以建立并不断完善无人农场经验库 , 形成更加科学、准确的方法论来指导农业生产 。
(三)人工智能技术
人工智能技术 , 主要包括智能识别、智能学习、智能推理和智能决策等技术 。 人工智能技术让无人农场拥有智慧的大脑 , 让机器具有类似人类的思考能力 。 无人农场在农业生产过程中 , 通过人工智能技术 , 自主学习训练并增长智慧 , 从而能够做出更加科学合理的规划决策 。 人工智能技术在农业上主要有农作物识别与检测、农作物病虫害与缺素诊断、农作物生产精准管控、农产品质量分拣和溯源、土地与种植资源管理等应用场景 。
(四)无人智能农业装备技术
无人智能农业装备技术 , 主要包括状态数字化监测、智能信息感知、自动导航控制、智能动力驱动和装备智能作业等技术 。 无人智能农业装备 , 主要包括无人驾驶农业机械、农业机器人和农业无人机等 。 农业机械无人驾驶是无人农场的重要表现形式 。 无人驾驶农业机械主要包括无人驾驶精量播种机械、无人驾驶耕整地机械、无人驾驶植保机械和无人驾驶收获机械等 。 在农田作业时 , 无人驾驶农业机械需要进行合理路径规划、准确姿态控制、灵敏自动避障和自主停止 。
无人驾驶农业机械在实际运行时需要进行行为决策和合理路径规划 。 科学合理的决策和规划可以确保无人驾驶农业机械安全工作 。 规划决策技术模块是无人驾驶农业机械的大脑 , 主要由计算单元组成 。 各种传感器采集的数据统一传输到计算单元进行计算、规划和决策 。 无人驾驶农业机械控制执行技术模块接收由规划决策技术模块形成的控制命令 , 并将这些指令输送给转向、制动等系统 , 完成自主转向、制动等操作 , 实现准确姿态控制、灵敏自主避障和自主停止 。
农业机器人可以分为除草机器人、施肥机器人和收获机器人等类型 。 面对复杂工况和恶劣环境 , 农业机器人也能正常完成农业生产作业 。 当农业机器人收到工作指令后 , 农业机器人能自主移动到作业位置并进行作业 。
无人驾驶农业机械 , 与农业机器人和农业无人机等无人智能农业装备共同组成了无人农场地空协同作业体系 。 无人智能农业装备 , 是前端物联网技术、大数据技术和人工智能技术的重要载体 , 在前端无人智能感知与规划决策的基础上 , 完成无人农场的具体作业 。
【未来种地,请交给无人农场!】
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