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如何為農(nóng)業(yè)機(jī)器人打破出口

   日期:2019-12-04     來源:科學(xué)網(wǎng)    瀏覽:637    
核心提示:當(dāng)前,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,人工成本已經(jīng)超過整體成本的一半。在這種背景下,如何降低人工成本逐漸成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)關(guān)注的熱點(diǎn)問題。 智能化
        當(dāng)前,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中,人工成本已經(jīng)超過整體成本的一半。在這種背景下,如何降低人工成本逐漸成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)關(guān)注的熱點(diǎn)問題。

        “智能化的農(nóng)業(yè)農(nóng)機(jī)裝備為提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率指出了一條路。從長(zhǎng)遠(yuǎn)看,農(nóng)業(yè)機(jī)器裝備發(fā)展到一定程度就會(huì)衍生出農(nóng)業(yè)機(jī)器人。農(nóng)業(yè)機(jī)器人可全部或部分替代人或輔助人高效、便捷、安全、可靠地完成特定的、復(fù)雜的生產(chǎn)任務(wù)。”日前,中國(guó)工程院院士、國(guó)家農(nóng)業(yè)信息化工程技術(shù)研究中心主任趙春江在2019世界機(jī)器人大會(huì)上說。

        農(nóng)業(yè)機(jī)器人是農(nóng)業(yè)智能化裝備的一種,能夠利用多傳感器融合、自動(dòng)控制等技術(shù),讓自然環(huán)境下作業(yè)的農(nóng)業(yè)裝備實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化生產(chǎn)。農(nóng)業(yè)機(jī)器人種類豐富,包括大田作業(yè)機(jī)器人、溫室機(jī)器人、林業(yè)農(nóng)業(yè)機(jī)器人、畜牧農(nóng)業(yè)機(jī)器人、水產(chǎn)農(nóng)業(yè)機(jī)器人等。

如何為農(nóng)業(yè)機(jī)器人打破出口

傳統(tǒng)農(nóng)民正在減少

        來自農(nóng)業(yè)農(nóng)村部的數(shù)據(jù)顯示,我國(guó)田間平均機(jī)械化作業(yè)水平達(dá)到63%,而江蘇、黑龍江等全國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)已經(jīng)突破80%。

        “雖然農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平已經(jīng)比較高,但是農(nóng)機(jī)的作業(yè)環(huán)境依然比較惡劣,勞動(dòng)強(qiáng)度也比較大,而且對(duì)農(nóng)機(jī)操作人員的駕駛水平要求比較高。”江蘇大學(xué)教授魏新華說,“由于操作人員技術(shù)水平的差別,農(nóng)業(yè)作業(yè)質(zhì)量也差別較大。”

        中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)教授李偉表示,現(xiàn)代農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)作業(yè)人員提出了規(guī)模化、標(biāo)準(zhǔn)化、信息化等要求。

        農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)生產(chǎn)人員提出更高要求,與此同時(shí),傳統(tǒng)農(nóng)民正在減少。據(jù)統(tǒng)計(jì),“十三五”期間,我國(guó)約有1.2億人口進(jìn)入城鎮(zhèn)。

        越來越多的耕地依靠集體經(jīng)營(yíng)、規(guī)模化生產(chǎn)。目前,我國(guó)40%的耕地由270萬個(gè)農(nóng)業(yè)新型經(jīng)營(yíng)主體耕作,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)開始依靠合作社、家庭農(nóng)場(chǎng)、牧場(chǎng)、種植業(yè)和養(yǎng)殖業(yè)大戶、龍頭企業(yè)等新型經(jīng)營(yíng)主體。

        國(guó)際上同樣面臨農(nóng)業(yè)生產(chǎn)人員缺乏的問題。自上世紀(jì)80年代起,農(nóng)業(yè)機(jī)器人應(yīng)運(yùn)而生,如瑞士的田間除草機(jī)器人、蘋果采摘機(jī)器人,美國(guó)的苗圃機(jī)器人、智能分揀機(jī)器人,愛爾蘭的大型噴藥機(jī)器人,法國(guó)的葡萄園作業(yè)機(jī)器人等。

        國(guó)際學(xué)術(shù)界對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)器人非常重視,2008年國(guó)際機(jī)器人與自動(dòng)化協(xié)會(huì)(IEEE RAS)成立農(nóng)業(yè)機(jī)器人與自動(dòng)化學(xué)術(shù)委員會(huì)。2009年美國(guó)《時(shí)代周刊》將年度最佳發(fā)明獎(jiǎng)?lì)C發(fā)給一款除草機(jī)器人。

        美國(guó)研究公司Tractica的一份報(bào)告預(yù)測(cè),到2024年底,全球農(nóng)業(yè)機(jī)器人的年出貨量預(yù)計(jì)將達(dá)到594000臺(tái),農(nóng)業(yè)機(jī)器人市場(chǎng)的年收入將超過740億美元。

        “農(nóng)業(yè)機(jī)器人的發(fā)展擁有前所未有的大好局面,農(nóng)業(yè)機(jī)器人迎來了春天。”李偉說。

非結(jié)構(gòu)性環(huán)境的挑戰(zhàn)

        春天的到來都要經(jīng)歷寒冬的考驗(yàn)。對(duì)于農(nóng)業(yè)機(jī)器人來說,這場(chǎng)寒冬就是機(jī)器人研發(fā)使用過程中的一個(gè)個(gè)科研難題。

        和其它機(jī)器人一樣,農(nóng)業(yè)機(jī)器人由三個(gè)重要部分組成:類似人類五官的視覺、觸覺、聽覺、味覺等,能夠感知、獲得信息的傳感器和系統(tǒng);能夠解析任務(wù),識(shí)別、判斷環(huán)境,制訂行動(dòng)計(jì)劃的芯片,功能類似大腦;具有超強(qiáng)的執(zhí)行能力的機(jī)構(gòu)。科研難題就隱藏在這其中。

        李偉表示,整體看,我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)器人與國(guó)際研究水平相當(dāng),部分技術(shù)處于領(lǐng)跑水平,比如自然環(huán)境下機(jī)器人的伺服控制等。也有一些技術(shù)處于落后狀態(tài),比如涉及作物信息、動(dòng)植物生理、生態(tài)感知的傳感器件等。

        她強(qiáng)調(diào),其中全世界面臨的一個(gè)共性難題是在非結(jié)構(gòu)環(huán)境下如何有效獲取信息。“不同于工業(yè)環(huán)境的流水線生產(chǎn),農(nóng)業(yè)機(jī)器人面臨的工作環(huán)境非常‘多變’,果實(shí)形態(tài)多樣、農(nóng)業(yè)環(huán)境中復(fù)雜的光照條件、植株的復(fù)雜布局等,都會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)器人的判斷和執(zhí)行造成干擾。”

        她舉例說,黃瓜采收機(jī)器人在摘黃瓜的過程中,首先得找到目標(biāo)。但是每個(gè)黃瓜長(zhǎng)得都不完全一樣,并且還有枝葉的遮擋,機(jī)器人找到黃瓜、定位、伸手、采摘的過程不順暢,這大大影響了機(jī)器人采摘過程的速度。

        日前,李偉研究團(tuán)隊(duì)取得突破性進(jìn)展,研發(fā)出非結(jié)構(gòu)環(huán)境智能雙目視覺系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠在農(nóng)田、果園等自然環(huán)境下,識(shí)別光照、時(shí)空,動(dòng)態(tài)采集,高速實(shí)時(shí)傳輸數(shù)據(jù)。該系統(tǒng)已經(jīng)在采摘機(jī)器人、除草機(jī)器人、割膠機(jī)器人等農(nóng)業(yè)機(jī)器人方面展開實(shí)驗(yàn)與驗(yàn)證。

以大田作業(yè)為切入口

        事實(shí)上,農(nóng)業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用已經(jīng)展開。魏新華介紹,目前我國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)器人的推廣,主要集中在大田作業(yè)中自動(dòng)駕駛農(nóng)機(jī)、農(nóng)業(yè)植保無人機(jī)等的應(yīng)用。大田無人農(nóng)機(jī)已經(jīng)能夠替代人工,實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛、工作環(huán)境監(jiān)測(cè)、農(nóng)業(yè)決策以及其它具體操作。

        除了解放人力,無人農(nóng)機(jī)還有何優(yōu)勢(shì)?魏新華表示,無人農(nóng)機(jī)采用按需精準(zhǔn)變量作業(yè),提高化肥農(nóng)藥的利用率。另外,無人農(nóng)機(jī)搭載的作業(yè)環(huán)境現(xiàn)場(chǎng)感知技術(shù),可以根據(jù)土壤、環(huán)境和作業(yè)對(duì)象的實(shí)時(shí)情況,以及機(jī)器的作業(yè)狀態(tài),讓機(jī)器始終處于接近滿負(fù)荷的最佳作業(yè)狀態(tài),提高作業(yè)效率,保證作業(yè)質(zhì)量。最重要的是,無人農(nóng)機(jī)作業(yè)過程中還實(shí)現(xiàn)了信息收集和遠(yuǎn)程存儲(chǔ)。

        “未來的農(nóng)場(chǎng)很可能是無人農(nóng)場(chǎng),農(nóng)業(yè)機(jī)器人編組后,互相聯(lián)系,協(xié)同作業(yè)。”魏新華預(yù)言。

        但在趙春江看來,我國(guó)對(duì)機(jī)器人的研究整體比較弱,前期的創(chuàng)新研究積累不夠,將導(dǎo)致后期產(chǎn)業(yè)化“底氣”不足,無人農(nóng)場(chǎng)終究是紙上談兵。

        魏新華說:“農(nóng)業(yè)機(jī)器人的研制是不斷發(fā)現(xiàn)問題、解決問題的過程。”他舉例,此前,無人農(nóng)機(jī)作業(yè)過程中農(nóng)田邊界的識(shí)別是困擾研究人員的難題。無人農(nóng)機(jī)無法識(shí)別農(nóng)田邊界,作業(yè)之前需要人工駕駛無人農(nóng)機(jī)獲取田塊的四個(gè)頂點(diǎn),非常耗時(shí)。

        雖然能夠自動(dòng)識(shí)別邊界和固定障礙物的系統(tǒng)嘗試解決這一難題,但是實(shí)際作業(yè)過程中又發(fā)現(xiàn)了新問題。該系統(tǒng)的田頭作業(yè)不盡如人意,尤其是在不規(guī)則田塊中作業(yè)存在比較大的難度。調(diào)試好的無人農(nóng)機(jī)在移到另一區(qū)域作業(yè)時(shí),也暴露出土壤及地表狀況適應(yīng)性差的問題。

        此外,面對(duì)播種或插秧直線度差的田塊,如果農(nóng)業(yè)機(jī)器人在田間管理時(shí)仍按照北斗導(dǎo)航規(guī)定的直線路作業(yè),就會(huì)增加軋苗率。魏新華建議,進(jìn)行多導(dǎo)航信息融合,即把北斗導(dǎo)航和視覺導(dǎo)航信息融合。“未來,我國(guó)的植保將是以地面機(jī)械為主導(dǎo)、農(nóng)業(yè)航空為體系的立體的植保防控體系,要對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)器人的未來有信心。”

        趙春江表示,機(jī)器人學(xué)是一門交叉學(xué)科,涉及到人工智能、材料、機(jī)械等多個(gè)學(xué)科。目前機(jī)器人的研究隊(duì)伍偏小,不利于快速推進(jìn)農(nóng)業(yè)機(jī)器人發(fā)展。做好農(nóng)業(yè)機(jī)器人,必須鼓勵(lì)和支持多學(xué)科交叉研究。
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