关键词：著作出版，参编教材，教材出版，农业论文发表

 

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摘 要: 农业信息采集主要收集农作物的生长状况和所处的环境特征，作为农艺操作的依据。传统的信息采集 主要依靠人工观察记载或仪器测量记录，获得的数据量有限，参考价值不高。为 此，设计了一种以铝合金框架车 体为平台的轮式机器人，具有行走控制、路径识别和信息采集的功能，且在农田环境中行走平稳，能 够识 别田间的空行和作物并规划行走路径。试验结果表明: 机器人采集的信息数据与人工测量数据之间差异很小，符合农田环境的实际情况，可以为农业的信息化和智能化提供技术支撑。

 

0 引言

 

　　信息化和数字化应用在农业的多个方面( 如农 艺、生产监控和信息采集等) ，且信息采集是新型技术 在农业中应用效果最明显的领域。信息采集收集农 作物的生长状况和环境特征，为农艺操作提供依据。 我国的单个农业生产区域面积小，分布零散，增加了 信息采集的成本和难度[1]。传统的农业信息采集主 要依靠人工观察和记载，或者利用便携式仪器测量记 录。李金雷等设计了一种手持的信息采集设备，可以 测量温室内的温湿度，但缺乏数据处理的能力，存储 空间也有限[2]。

 

　　由于受到各种因素的制约，传统的农 业信息采集只能获得单一或少数的特征数据，且缺乏 连续性，参考价值很小。因此，农业信息采集技术的 革新是农业现代化的重要内容，对实现农业的信息化 和数字化具有重要意义。 新时期农业信息采集使用最多的是无线传感网 络和物联网。无线传感网络是一种将布置在环境中 的各种传感器通过无线通信连接起来形成整体网络 的技术，具有成本低、能耗少和可靠性强的优点[3]。

 

　　陈桂鹏等利用智能手机在我国大量普及的优势，设计 了一种基于 Android 操作平台的农业环境信息采集系 统，具有多种功能和很强的扩展性[4]。数据的采集只 是手段，真正的目的在于通过对数据的分析获得有用的作物和环境信息，因此对采集的数据进行深入 分析和模拟仿真是发挥数据价值的关键[5]。王嘉鹏 设计了一套农业信息采集系统，利用云计算方法处理 农作物生长过程中产生的数据，分析得到了作物生长 的最佳环境条件[6]。

 

　　与无线传感网络相比，物联网的 算法鲁棒性较低、数据冗余严重，但可以通过算法优 化加以解决[7]。 基于无线传感网络和物联网的农业信息采集系 统是固定安装的，只能采集特定区域内的信息。若要 对广阔的生产环境进行监控，则需增加信息采集设备 的数量，从而必然带来成本的上升。移动式信息采集 机器人具有良好的机动性，可以覆盖更大的农业生产 区域，有利于解决上述问题。推进电机作为移动机器 人的动力核心，其性能对机器人移动的机动性和稳定 性有着直接的影响。因此，早期的研究集中在对机器 人的行走控制上，使机器人获得了较高的可靠性[8-9]。

 

　　随后，人们又对机器人的信息采集设备和数据传输硬 件进行完善，构建了完整的农业信息采集系统[10-11]。 褚凌慧采用蚁群算法来规划行走路径，使机器人的软 件得到了升级，从而拥有更强的路径选择能力[12]。 近年来，无人机技术迅猛发展并被引入到机器人 上，赋予了机器人在田间越障的能力，可以从空中采 集农业信息。王玉山等设计了一种地空两用机器人， 包括飞行控制系统、地面行走系统和信息采集系统， 扩展了农业信息采集的范围[13]。

 

　　王伟等和李超艺也 开展了相关的研究，对地空两用机器人的行走机构和 控制 模 块 进 行 优 化，增强了其对环境的适应能 力[14-16]。 目前的农业信息采集机器人在设施农业中表现良好，但在农田环境中的适用性还没有得到验证。农 田环境中因素复杂，条件恶劣，对机器人的适应性提 出了更高的要求。为此，设计了一种适应农田环境的 信息采集机器人，对行走控制、路径识别和信息采集 功能进行了针对性的设计，并在自然条件下进行试验 验证，旨在为实现农 业信息智能化采集提供技术 支撑。

 

　　1 总体设计

 

　　农田环境信息采集机器人以铝合金框架的车体 为平台，整体质量 25kg，尺寸为 0.8m×0.3m×0.5m。车 身具有多层结构，上层安装电源、摄像头和射频接收/ 发射装置，下层安装各型传感器、动力装置和行走装 置。车体的稳定行好，布局合理，维护也很方便。

 

　　机器人在遥控模式下工作，具有自主行走和采集 信息的能力。控制人员在远程通过射频装置发送任 务信息，并设定相关的参数，启动机器人开始作业。 机器人自主行走和采集农田环境信息，并实时发送回 控制终端，接受控制人员的监控。在自主作业模式 下，机器人具有行走控制、路径识别和信息采集的功 能，可以完成对农田环境信息的采集。

 

　　2 行走控制

 

　　农业机器人的行走装置有履带式、腿式和轮式 3 种，其中的轮式装置结构简单，应用最广。本设计根 据农田的特殊环境，结合轮式机器人稳定性好、移动 迅速和容易控制方向的优点，采用 4 轮的行走装置。 机器人以蓄电池为电源，采用直流电机提供动力。直 流电机的启动性能良好，可以通过电子技术准确控制 转速，适合驱动机器人的轮式行走装置。驱动装置按照集中控制—分布驱动的方式布置，在 4 个车轮上各 安装一部电机，电机的转速由车载单片机控制，使各 个车轮都能单独转动和转向。

 

　　3 路径识别

 

　　机器人的路径识别功能依赖于安装在上方的摄 像机和机器视觉分析模块。摄像机为 HD720 型高清 CCD 摄像头，安装高度 1.2m，采用防抖动设计。摄像 头光轴与竖直方向的夹角为 60°，俯视拍摄形成 800 万像素的 JPEG 图像，由图像采集卡转换后供主控模 块进行机器视觉分析。 主控模块为惠普 286 型计算机，配置包括 Intel i3 处理器和 4G 内存，速度和性能可以满足视觉分析的 要求。计算机安装 Windows10 操作系统和 MatLab7.0 工具箱，用于对图像的分析。机器人在行走过程中拍 摄的图像含有各种噪音，采用 5×5 中值滤波的预处理 去除。

 

　　以水稻田为例，预处理后的图像由水稻植株和 水面组成，水稻植株为灰色，水面为白色。根据水稻田光照强度的特点，采用 HIS 色彩空 间的 I 分量对图像做灰度化处理，以此增强黑白效果 和不同物体的颜色差异。机器人以 水稻田中的空白水面作为行走路径，其与水稻植株的 颜色有明显的差别，因此选用颜色特征进行路径识 别。

 

　　对 I 分量做最大类间方差分析，经过二值化后得 到不同目标的颜色特征阈值，采用阈值分割方法来识 别背景和路径。阈值分割所得的图像中黑色部分为 背景，白色部分为识别目标。最后， 以 Canny 算子检测路径边缘，提取同一水平线上的两 个边缘点的中心位置，连接成的一条曲线即机器人的 行驶路线。

 

　　4 信息采集

 

　　机器人的信息采集模块以美国微芯科技公司的 PIC18F87 型单片机为核心，稳定性好，功率消耗低。 单片机的最高速度达到 64MHz，具有 24 个串口的 12 位 A /D 转换器及 2 个寻址 USART 模块，能够满足信 息采集的要求。单片机通过串口与传感器连接，对采 集的数据信息进行转换和发送。

 

　　农田环境主要由空 气、土壤和作物组成，因此信息的采集也针对这 3 个 部分。采集的空气信息为空气温湿度、二氧化碳浓度 和光照强度; 土壤信息为土壤湿度及作物信息为作物 长势。空气温湿度传感器采用建大仁科的 RS - YS - GPRS 型记录仪，结构紧凑，体积较小，可以方便快捷 地通过串口与单片机连接和数据传输。

 

　　二氧化碳浓 度由炜盛科技的 MH-Z14 型传感器测量，采用模拟电 压输出，灵敏度和分辨率高，抗干扰性强。光照度传 感器为精讯畅通的 JXBS - 3001 -GZ 型，体积较小、测 量精度高，通过 RS485 的模拟电压输出。土壤湿度传 感器采用建大仁科的 RS-WS-N01 型，具有 16 位高精 度处理器，测量精度比传统方法提高了 3 ～ 5 倍。

 

　　传感器的感应部件为不锈钢针，由机械臂将钢针插入土壤 中检测湿度，然后通过 RS485 的模拟电压输出。作物长势信息的采集设备与路径识别所用的机器视觉设 备相同，CCD 摄像头的安装高度为 1.5m，全方位转动拍摄。以油菜为例，经过预处理和灰度化后，仍然通 过颜色特征参数识别油菜植株。 阈值分割所得的图像中黑色部分为识别目标，白色部 分为背景，依据图像中的植被覆盖率来反映油菜的长势。

 

　　5 试验结果与分析

 

　　在本单位的油菜田中验证信息采集机器人的各 种功能，设定任务参数后机器人自主行走并进行信息 采集作业。在机器人的行走路线上选取 5 个采样点， 读取机器人采集的空气温度、CO2浓度和土壤湿度的数据; 然后，利用便携式仪器进行人工测量，比较两种方法所得数据之间的差异。 试验结果表明: 作业过程中，机器人行走平稳，状 态稳定，没有受到地势起伏的影响; 机器人能够识别 田间的空行和油菜植株，通过规划行走路径成功避开 障碍物，从而完成了信息采集作业。机器人采集的信息数据与人工测量数据之间的差异很小，符合农田环境的实际情况。

 

　　农业论文投稿期刊：《安徽农业科学》是由安徽省农业科学院主管主办的综合性农业学术期刊，国内刊号CN：34-1076/S;国际刊号ISSN：0517-6611，邮发代号26-20。主要刊登全国范围的农、林、牧、副、渔业基础理论、应用研究及农业经济研究、农史研究等与农业有关的学术研究论文，追踪报道各学科的最新实用的农业科技成果。

 

　　6 结论

 

　　为了在农田恶劣的环境中采集信息数据，设计了 一种以铝合金框架车体为平台、采用 4 轮行走装置的 机器人，具有行走控制、路径识别和信息采集的功能。 在自然条件下进行农田环境信息采集试验，结果表 明: 机器人行走平稳，能够识别田间的空行和作物，通 过规划行走路径避开障碍物。机器人采集的信息数 据与人工测量数据之间差异很小，符合农田环境的实 际情况。

 

　　参考文献:

 

　　[1] 杨洪坤，周保平，王亚明，等.农业信息采集技术研究综述 [J].安徽农学通报，2016，22( 22) : 109-112.

 

　　[2] 李金雷，张馨，郑文刚，等.农业低功耗手持信息采集系统 研究[J].农机化研究，2015，37( 6) : 225-228.

 

　　[3] 陈诚，李必军，张永博. 基于无线传感器网络的农业信息 采集系统设计[J]. 安徽农业科学，2016，44 ( 10) : 242 - 245.

 

　　[4] 陈桂鹏，严志雁，瞿华香，等.基于 Android 手机的农业环 境信息采集系统设计与实现[J]. 广东农业科学，2014，41 ( 13) : 178-181.

 

　　作者：苏 燕，梁 武

 

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