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2023年 第5卷 第4期    刊出日期：2023-12-30

上一期   

专题--面向智慧农业的人工智能和机器人技术

农业机器人技术进展、挑战与趋势 | Open Access

赵春江, 范贝贝, 李瑾, 冯青春

2023, 5(4):  1-15.  doi:10.12133/j.smartag.SA202312030

摘要 ( 626 )   HTML ( 155)   PDF (2498KB) ( 420 )  

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［目的/意义］农业机器人是全球农业装备的战略制高点和竞争焦点，也是加快推动中国农业强国建设的重点方向之一。世界农业强国与中国均围绕本国农业发展特点，正在加强农业机器人政策与规划布局，带动农业机器人产业进入稳定增长期。［进展］本文阐述了农业机器人概念及特征，全球农业机器人发展政策与战略规划布局，以及产业发展状况。针对农田作业机器人、果园采摘机器人和设施蔬菜生产机器人等3类典型农业机器人的产业背景、前沿进展、发展面临的挑战和关键技术卡点开展了深入分析。［结论/展望］展望了在全球农业劳动力的日益短缺的大背景下，农业机器人产业快速发展面临的机遇，提出了未来农业机器人技术在自主导航、自主学习、实时监控、作业管控等方面的发展趋势。

农业轮式机器人三维环境感知技术研究进展 | Open Access

陈睿韵, 田文斌, 鲍海波, 李端, 谢鑫浩, 郑永军, 谭彧

2023, 5(4):  16-32.  doi:10.12133/j.smartag.SA202308006

摘要 ( 169 )   HTML ( 37)   PDF (1885KB) ( 183 )  

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［目的/意义］作为未来农机装备的研究重点，农业轮式机器人正向着智能化与多功能化的方向发展。三维环境感知技术因其获取的信息量丰富、复杂环境下的鲁棒性和适应性好，成为了农业轮式机器人智能化无人作业的基础与关键，其发展水平直接影响到包括农业轮式机器人在内的无人农机的作业质量与效率。［进展］本文首先总结了农业轮式机器人和农业环境感知技术的发展现状，分析了不同类型农业轮式机器人的使用特点和应用现状。其次分析了在农业轮式机器人上实现三维环境感知所主要使用的感知设备及其对应的关键技术，重点阐述了基于激光雷达、视觉传感器和多传感器融合的农业轮式机器人三维环境感知技术的研究进展。［结论/展望］结合农业作业特点与实际需求，指出了农业轮式机器人三维环境感知技术在适用性、环境信息处理和感知效果等方面存在的一些问题，并提出了提升传感器的农业适用性、发展基于深度学习的农业环境感知技术、发展智能化的高速在线多传感器信息融合技术三个方面的建议，以期为农业轮式机器人三维环境感知技术发展提供参考与借鉴。

基于云-端高精度地图的油菜无人播种作业系统设计与试验 | Open Access

卢邦, 董万静, 丁幼春, 孙阳, 李浩鹏, 张朝宇

2023, 5(4):  33-44.  doi:10.12133/j.smartag.SA202310004

摘要 ( 102 )   HTML ( 39)   PDF (2408KB) ( 107 )  

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［目的/意义］ 针对人工采集南方中小田边界信息操作繁琐、无人拖拉机转场作业效率低且在转弯调头处留下较大漏作业区域的问题，本研究搭建了一种基于云-端高精度地图的油菜无人播种作业系统。 ［方法］ 系统采用“无人机构建高精度地图+远程网页端规划作业路径”方法，使用无人机采集影像数据构建高精度地图，基于高精度地图框选田块实现梭行外螺旋路径自动生成，完成直播机组远程路径规划及调度作业。系统采用梭行外螺旋全覆盖路径规划方法，利用两退三切鱼尾调头方法完成梭行路径换线。为完成外螺旋路径换线，在田块边角设计了一退两切转弯换线方法，减小了油菜无人播种作业系统在转弯或调头过程产生的漏作业区域面积，进一步提升了播种作业覆盖率，并开展梭行外螺旋全覆盖路径与梭行、套行路径作业面积和作业覆盖率对比仿真试验，以Case TM1404型拖拉机搭载智能播种施肥一体机为试验平台，开展了田间试验。 ［结果和讨论］ 试验结果表明，梭行外螺旋全覆盖路径较梭行与套行作业路径，漏作业率减小18.58%~26.01%。使用无人机构建的高精度地图平面误差最大为3.23 cm，导航作业过程中最大横向偏差为7.94 cm，最大平均绝对偏差为1.85 cm，作业覆盖率为93.16%。 ［结论］ 本研究所构建的油菜无人播种作业系统有效可行，可为南方中小田块油菜无人播种作业提供技术参考。未来将探索不规则田块情况下的油菜无人播种作业模式，进一步提高系统适用性。

基于Floyd和改进遗传算法的丘陵地区农田遍历路径规划 | Open Access

周龙港, 刘婷, 卢劲竹

2023, 5(4):  45-57.  doi:10.12133/j.smartag.SA202308004

摘要 ( 161 )   HTML ( 22)   PDF (2023KB) ( 165 )  

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［目的/意义］ 本研究针对丘陵地区的农田环境下农业机器人遍历多个田块的遍历路径问题，提出了一种Floyd算法与改进遗传算法相结合的遍历路径规划方法。 ［方法］ 首先建立田块间的连通关系以及路网图；然后利用Floyd算法获得任意两个田块间覆盖路径端点距离，再将该距离代价作为变量带入改进遗传算法进行求解，最终得到优化后的田块遍历顺序以及每个田块的进出口分布。 ［结果和讨论］ 仿真结果表明，与传统遗传算法相比，本研究提出的改进遗传算法平均最短路径缩短13.8%，算法收敛迭代次数更少，并表现出较好的跳出局部最优解的能力。利用真实的农田数据和田间作业参数进行仿真试验，通过本研究方法得到的田块遍历顺序和进出口的排布能够有效地减少转移路径的长度和路径的重复率。 ［结论］ 本研究在农机多田块遍历路径规划上的优越性和可行性，算法输出的轨迹坐标能为农机驾驶员或无人农机在大面积作业时提供路径参考。本研究可为农业机器人遍历路径规划提供技术支持。

拖拉机-牵引式农机具路径跟踪控制算法研究 | Open Access

刘智勇, 温昌凯, 肖跃进, 付卫强, 王昊, 孟志军

2023, 5(4):  58-67.  doi:10.12133/j.smartag.SA202308012

摘要 ( 80 )   HTML ( 11)   PDF (1386KB) ( 157 )  

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［目的/意义］ 本研究为解决牵引式农用车辆的路径跟踪精度低、迟滞性大和抗干扰能力差等问题，提出了一种基于滑模变结构控制的拖拉机-牵引式农机具路径跟踪方法。 ［方法］ 建立了拖拉机-牵引式农机具运动学模型，通过近似线性化的方法建立了车辆-道路偏差状态方程，采用Ackermann公式进行极点配置，设计基于指数趋近律的滑模变结构控制器，并在MATLAB/Carsim联合仿真环境中进行跟踪仿真分析。 ［结果和讨论］ 跟踪双移线参考路径时，农机具横向偏差和航向偏差经8 s收敛到0 m和0°，在参考航向变化时，横向偏差小于0.1 m，航向偏差小于7°；在跟踪圆形参考路径时，农机具横向偏差经过7 s趋于稳定，并始终小于0.03 m，农机具航向偏差经7 s趋于稳定，并保持在0°；在跟踪S形曲线参考路径时，农机具在曲率变化处依然保持着良好的跟踪性能。 ［结论］ 农机具能有效跟踪参考路径，满足精度和快速性的要求。在跟踪仿真试验中，拖拉机前轮转角和拖拉机与农机具间的铰接角都保持在小范围内，符合实际生产的需要，降低安全事故发生的可能性。

基于区块链和星际文件系统的种植业农产品溯源模型 | Open Access

陈丹丹, 张立杰, 蒋双丰, 张恩, 张杰, 赵晴, 郑国清, 李国强

2023, 5(4):  68-78.  doi:10.12133/j.smartag.SA202307004

摘要 ( 116 )   HTML ( 24)   PDF (2011KB) ( 86 )  

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［目的/意义］ 充分体现区块链去中心化的特点，保护敏感数据隐私及缓解区块链存储压力。 ［方法］ 设计了基于区块链和星际文件系统的种植业农产品溯源模型，从数据隐私角度把溯源数据分为公开数据和敏感数据。公开数据直接上传至区块链；敏感数据上传至区块链中的私有数据集中。从数据类型上把公开数据分为结构化数据和非结构化数据。结构化数据直接上链；非结构化数据上传至分布式数据库星际文件系统中。此方法可在保证数据安全性前提下实现数据的高效存取，提升追溯效率。Hyperledger fabric联盟链作为底层平台对原型系统进行开发，利用测试工具Postman对应用层接口性能进行测试。 ［结果和讨论］ 在使用同步应用程序接口（Application Programming Interface，API）和异步API情况下，数据上链平均时延分别为2 138.9和37.6 ms；数据查询平均时延为12.3 ms。 ［结论］ 本研究提出的溯源模型可以保护企业敏感数据隐私，同时具有较高的数据上链和查询效率，可适用在种植业农产品实际溯源环境中，为种植业农产品区块链溯源模型设计提供了新的思路。

基于联邦学习的粮食供应链隐私数据要素协同计算研究 | Open Access

许继平, 李卉, 王浩宇, 周燕, 王昭洋, 于重重

2023, 5(4):  79-91.  doi:10.12133/j.smartag.SA202309012

摘要 ( 72 )   HTML ( 13)   PDF (1719KB) ( 92 )  

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［目的/意义］ 隐私数据要素的流转是保证粮食供应链安全高效运行的重要基础。实现粮食供应链中隐私数据要素的协同计算对保障粮食质量安全具有重大意义。 ［方法］ 针对供应链中不同主体间因数据的隐私性而无法共享并参与计算的难题，提出基于工业互联网标识解析技术与联邦学习的粮食供应链数据流转与协同计算架构，设计了支撑联邦学习数据互通的数据标识编码和任务标识编码及对应的参数、信息和评价数据模型；搭建了不同主体数据特征同构的单环节横向联邦学习模型和数据特征异构的跨环节纵向联邦学习模型，基于逻辑回归算法对模型参数进行快速调整计算，以粮食供应链安全风险评估场景为对象，依托开源FATE（Federated AI Technology Enabler）联邦学习平台进行测试验证。 ［结果和讨论］ 相比传统的单一主体评估计算，横向联邦学习评估准确率提升6.7%，纵向联邦学习评估准确率提升8.3%。 ［结论］ 采用联邦学习的方式提高了评估的准确性。本研究可为粮食供应链安全高效稳定运行提供技术支撑。

冬季猕猴桃树单木骨架提取与冠层生长预测方法 | Open Access

李政凯, 于嘉辉, 潘时佳, 贾泽丰, 牛子杰

2023, 5(4):  92-104.  doi:10.12133/j.smartag.SA202308015

摘要 ( 77 )   HTML ( 11)   PDF (2529KB) ( 114 )  

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［目的/意义］ 猕猴桃果树生长重叠明显，树冠结构复杂，利用传统方式无法实现果树单木骨架提取与冠层预测，为对密集栽培的猕猴桃果园进行高效无损监测并获取果树生长参数，本研究利用冬季简单树形进行骨架提取，并集成深度学习与数学形态学方法，提高单木骨架预测精度， 提出了一种融合骨架信息的冠层分割方案。 ［方法］ 采用低成本无人机图像获取高分辨率数据支持，改进PSP-Net语义分割模型，引入数学形态学处理提取单木骨架并优化骨架连续性，以优化单木骨架为先验实现冠层分割。［结果与讨论］优化骨架提取精度可达95%以上，相较于传统方式精度提高约15.71%，像素准确率（Pixel Accuracy，PA）值达95.84%，平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）值达95.76%，冠层分割加权得分（Weighted F₁ Score，WF₁）达94.07%左右；而冠层预测像素准确率PA可达95%以上，冠层分割WF₁达95.76%左右，与直接利用原始骨架相比，优化骨架提高了冠层分割的PA为13.2%，MIoU为10.9%，WF₁为18.4%，显著改善了分割指标。 ［结论］ 该研究为高效监测猕猴桃园以获取果树数据提供了可靠技术支撑，并为高效、低成本的果园精细化管理提供了全新的技术方案，具有重要的应用前景。

基于人工智能大模型技术的果蔬农技知识智能问答系统 | Open Access

王婷, 王娜, 崔运鹏, 刘娟

2023, 5(4):  105-116.  doi:10.12133/j.smartag.SA202311005

摘要 ( 267 )   HTML ( 49)   PDF (1475KB) ( 296 )  

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［目的/意义］ 乡村振兴战略给农业技术推广提出新的要求，使农业推广知识的供给形式有待进一步创新。以果蔬农技知识服务为需求导向，基于前沿大语言模型技术，面向新型农业知识导读和知识问答等农技推广服务，构建果蔬农技知识智能问答系统。 ［方法］ 基于草莓种植户需求分析，把草莓栽培农技知识划分为不同主题，形成知识对象识别和知识问答两种大模型下游任务，结合机器自动标注和人工标注的方法构建小样本高质量训练语料；通过对比已有的4种大语言模型：Baichuan2-13B-Chat、ChatGLM2-6B、Llama-2-13B-Chat、ChatGPT的性能表现，选择性能最优的模型作为基础模型，按照“优质语料+预训练大模型+微调”的研究思路，训练具有语义分析、上下文关联和生成能力，能够适应多种下游任务的深度神经网络，构建农业知识问答大模型；采用数据优化、检索增强生成技术等多种策略缓解大模型幻觉问题；研发果蔬农技知识智能问答系统，生成高精度、无歧义的农业知识答案，同时支持用户多轮问答。 ［结果和讨论］ 以精准率和召回率为命名实体识别任务的性能表现指标，参与测评的国内主流模型在微调后不同知识主题下的平均精准率均超过85%，平均召回率表现各异，其中知识实体类型的数量、标注语料数量等因素都会影响大模型性能；以幻觉率和语义相似度为知识问答任务的性能表现指标，数据优化、采用检索增强生成技术等策略以10%~40%的幅度有效降低大模型幻觉率，并有效提高大模型的语义相似度。 ［结论］ 在农业领域的命名实体识别和知识问答任务中，预训练大模型ChatGLM的表现性能最优。针对预训练大模型下游任务的微调和基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术的模型优化可以缓解大模型幻觉问题，显著提升大模型性能。大模型技术具有创新农技知识服务模式、优化农业知识推广的潜力，能够有效降低种植户获取高质量有效知识的时间成本，引导更多的种植户实现农业技术创新和转型。但是由于性能不稳定等诸多问题，大模型的优化方法和具体场景应用仍需进一步深入研究。

基于改进Mask R-CNN模型的秀珍菇表型参数自动测量方法 | Open Access

周华茂, 王婧, 殷华, 陈琦

2023, 5(4):  117-126.  doi:10.12133/j.smartag.SA202309024

摘要 ( 87 )   HTML ( 14)   PDF (1384KB) ( 116 )  

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［目的/意义］ 秀珍菇表型是其品质和栽培环境适应性的反映，但目前人工测量表型参数耗时费力、主观性强，亟需自动化分析手段。 ［方法］ 一种基于改进Mask R-CNN的秀珍菇测量模型PG-Mask R-CNN（Pleurotus geesteranus-Mask Region-Based Convolutional Neural Network），提出以损伤率为指标的裂纹评价方法，并对其进行量化评价。PG-Mask R-CNN模型以Mask R-CNN为主体，通过向特征提取网络Resnet101中添加SimAM注意力机制，在不增加原始网络参数的情况下提高网络性能；采用改进的特征金字塔进行多尺度融合，融合多层级的信息进行预测；将GIoU（Generalized Intersection over Union）边界框回归损失函数替代原有的IoU（Intersection over Union）损失函数，完善图像重叠度的计算，进一步提高模型性能。 ［结果和讨论］ PG-Mask R-CNN模型目标检测的mAP和mAR分别为84.8%和87.7%，均高于目前主流的YOLACT（You Only Look At CoefficienTs）、InstaBoost、QueryInst和Mask R-CNN模型；实例分割结果的MRE（Mean Relative Error）为0.90%，均低于其他实例分割模型；PG-Mask R-CNN模型的参数量为51.75 M，略大于原始的Mask R-CNN，均小于其他实例分割模型。对分割后的菌盖和裂纹进行测量，所得结果的MRE分别为1.30%和7.54%，损伤率的MAE（Mean Absolute Error）为0.14%。 ［结论］ 本研究提出的PG-Mask R-CNN模型对秀珍菇的菌柄、菌盖及裂纹识别与分割具有较高的准确率，在此基础上能够实现对秀珍菇表型参数的自动化测量，这为后续秀珍菇智慧化育种、智能栽培与分级奠定了技术基础。

融合改进A*算法与模糊PID的病死畜禽运输机器人路径规划与运动控制方法 | Open Access

徐济双, 焦俊, 李淼, 李华龙, 杨选将, 刘先旺, 郭盼盼, 麻之润

2023, 5(4):  127-136.  doi:10.12133/j.smartag.SA202308001

摘要 ( 65 )   HTML ( 11)   PDF (1068KB) ( 56 )  

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［目的/意义］ 为了实现病死畜禽无害化处理中心将病死畜禽从存储冷库运输并上料至无害化处理设备的智能化装备过程无人化，对运输机器人的路径规划与自主行走的关键技术难题进行研究。 ［方法］ 目前室内环境路径规划算法主要采用的是A*算法，但该算法拐点大、平滑性差、算法计算时间长、遍历节点多，为此提出基于改进的A*算法的病死畜禽无害化处理运输机器人路径规划方法和基于模糊比例积分微分（Proportional Integral Derivative，PID）的运动控制方法，利用曼哈顿距离算法并增设附加值和权值改进启发函数，引入贝塞尔曲线函数优化路径；在规划路径后结合模糊PID算法控制运输机器人底盘的线速度与角速度实现追踪行走。 ［结果和讨论］ 开展传统A*算法与改进A*算法的对比实验以及PID追踪实验。结果显示，改进后的A*算法节平均遍历节点由3 067个降至1 968个，算法平均时间由20.34 s减少到7.26 s，开展现场试验验证了该算法的有效性和可靠性。 ［结论］ 本研究提出的方法有效的缩短了病死畜禽运输机器人的路径规划时间且减少了遍历节点，提高了路径规划效率和路径平滑性，结合模糊PID算法可以实现运输机器人的稳定寻迹控制，有效解决传统的A*算法在运输机器人路径规划过程中存在的路径规划拐点大、平滑性差、算法计算时间长、遍历节点多等问题，满足病死畜禽无人上料技术需求。

融合VoVNetv2和置换注意力机制的鱼群摄食图像分割方法 | Open Access

王鹤榕, 陈英义, 柴莹倩, 徐玲, 于辉辉

2023, 5(4):  137-149.  doi:10.12133/j.smartag.SA202310003

摘要 ( 97 )   HTML ( 14)   PDF (2425KB) ( 111 )  

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［目的/意义］ 鱼群摄食图像分割是提取鱼群分布特征及量化鱼群摄食行为的前提条件。但在实际的养殖环境中，由于鱼群摄食图像存在鱼群边界模糊、目标相似等问题，使得处于养殖场景下的鱼群摄食图像分割成为难题。 ［方法］ 为解决上述问题，提出一种用于养殖场景下鱼群摄食图像分割方法。该方法首先通过数据清洗减少因鱼群边界模糊等问题导致的数据集不良标记问题，并在Mask R-CNN（Mask Region-based Convolutional Neural Network）的基础上使用融合置换注意力机制的轻量级神经网络VoVNetv2作为骨干网络，建立鱼群摄食图像实例分割网络SA_VoVNetv2_RCNN，提升模型对鱼群关键特征的提取能力以及对重点信息的关注能力，同时减少网络参数。 ［结果和讨论］ 该方法的平均分割精度达71.014%，相比于SOLOv2、BlendMask和CondInst分别提升18.258%、3.982%和12.068%。为进一步验证模型对鱼群摄食行为量化的有效性，对真实环境下的鱼群进行验证实验，结果表明，模型对摄食和非摄食状态的鱼群具有良好的分割效果，在一定程度上解决了因分割精度低导致的鱼群摄食行为量化错误的问题。 结论］ 本研究提出的SA_VoVNetv2_RCNN网络能够实现鱼群摄食和非摄食图像的准确分割，为水下鱼群的摄食行为量化提供决策支撑。

综合研究

低碳农业机械化的发展逻辑、影响因素与实现路径 | Open Access

杨印生, 韦鑫

2023, 5(4):  150-159.  doi:10.12133/j.smartag.SA202304008

摘要 ( 103 )   HTML ( 15)   PDF (870KB) ( 117 )  

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目的/意义 随着全球气候变暖及生态环境污染问题愈演愈烈，碳达峰碳中和（以下简称为“双碳”）目标被纳入到中国社会发展的各个领域。为保障中国农业绿色可持续发展，进一步推进落实低碳发展理念，在农业机械化发展过程中各个环节尽可能减少能源消耗、降低污染排放，满足智能化信息时代下经营主体对低碳技术赋能农业机械装备的多样化需求，发展低碳农业机械化势在必行。低碳农业机械化发展不仅是中国农业机械化转型升级和高质量发展的重要内容，也是“双碳”目标下中国农业可持续发展的客观要求。［进展］本文明晰了低碳农业机械化的内涵和目标，从理论、现实和系统三重维度阐释了低碳农业机械化的发展逻辑，分析了影响低碳农业机械化发展的主要因素，分别从要素条件、需求条件等6个方面剖析影响低碳农业机械化发展的深层次原因。［结论/展望］从农业机械装备全寿命周期的生态设计与绿色制造、清洁生产作业推广、脱物质化的社会化服务与绿色经营、8S体系、碳排放测度体系构建、退役废旧农机低碳处置与绿色再制造等方面，提出了中国低碳农业机械化发展的实现途径。