深松作业下多机协同任务分配优化方法

任务分配方式对农业机械作业油耗影响显著。在多机协同多任务分配过程中，与将完整田块作业任务分配给单台农业机械相比，拆分各任务田块作业量并采用多农机协同作业能进一步降低作业油耗。为实现农业机群高效节能协同作业，该研究以深松作业为例，首先系统地分析机群协同作业过程油耗；然后建立以农机作业量为优化变量、以最低机群油耗和最短整体耗时为优化目标的多目标优化模型，并采用INSGA-II算法对模型进行优化求解；最后基于实际深松作业案例，分析了所提模型的有效性和实用性。案例分析结果表明：与传统NSGA-II算法相比，INSGA-Ⅱ算法可降低4.35%机群油耗及4.51%整体耗时；与传统作业方式相比，根据本文模型进行多机协同任务分配可降低5.51%机群油耗及42.65%整体耗时。研究结果可为无人农场多任务多农机作业分配提供科学依据。     

基于改进多父辈遗传算法的农机调度优化方法

农机装备跨区作业存在作业任务重、转移范围大、作业时效性强等问题,传统的农机调度缺乏科学合理的调配方案。该研究开展了基于改进遗传算法的多机协同作业任务调度方法研究。首先对多块农田需连续进行多种生产任务的问题进行分析,建立在农机数量、转移距离、作业准备时间及作业时间等约束条件下的时间窗农机作业调度模型;然后以最小化作业时间为优化目标,提出改进多父辈遗传算法(Improved Multi-parent Genetic Algorithm, IMPGA)的优化方法求解农机作业规划方案;最后根据新疆塔城地区的农田数据及随机生成的农田任务进行模拟与仿真,并与标准遗传算法(Genetic Algorithm, GA)进行对比。结果表明:IMPGA和GA均能有效解决多任务多农机作业分配问题,IMPGA算法总体上优于GA,调度的最优时间和平均时间分别缩短2.47%和2.70%。该研究可为农机跨区作业提供合理的调度方案,也为规模化无人农场的生产经营提供科学依据。     

四边形田块下油菜联合收获机全覆盖作业路径规划算法

为解决无人农场模式下油菜联合收获作业过程中自主导航作业路径自动规划及优化问题,该研究提出了两套完整的针对任意四边形边界田块的油菜联合收获全覆盖作业路径规划算法。采用"理论分析-算法设计及程序编码-算例测试与仿真评估"的技术路线及方法,首先分析油菜联合收获机的作业特点与机具特性,拟定油菜联合收获无人化作业过程对路径规划工作的基本要求,再通过等距偏置处理和扫描线填充算法生成全覆盖作业路径,并采用OR-Tools软件对方向平行路径进行调度优化。通过4块典型实际田块进行仿真计算和测试,结果表明,算法耗时在0.17～4.73 s之间,混合路径相对于目前生产中广泛使用的环形作业路径,在未经行调度优化时,倒车次数减少36.36%～40.00%;混合路径中,行调度优化后倒车次数相对于未调度优化时减少33.33%～60.87%,非作业路径长度减少7.20%～20.23%。该研究为长江中下游区域稻油轮作无人农场中油菜无人化联合收获提供了作业路径规划方面的理论与技术支撑。     

基于模糊隶属度的多站点多机协同即时响应调度系统

为了实现多农机站联合调配完成农户的实时作业订单，该研究针对农田与农机的匹配与调度需求问题，综合考虑农户满意度、多农机站协同、订单数量、农田面积和位置坐标等因素，建立带有模糊时间窗并以调度总时长最小和调度农机数量最少为目标的多农机站即时响应调度数学模型。并设计了基于保留优秀父代基因的改进遗传算法的农机调度系统，完成多农机站响应多农田的同时作业需求的任务，在最短时间里即时调配农机按照最短路径至各农田完成作业要求。以武汉周边某地区的3个农机站和35个农田作业订单为例，验证所提出的模型和智能优化算法，并进行可视化界面展示。试验表明，当模糊隶属度为0.8时，调度总路程减少率为9.89%，农机数量降低率为15.38%；针对该地区各农机站农机数量的实际情况，在不影响农户满意度的前提下，单个农机站接受实时订单数量以不超过20为最佳。该研究实现了多农机站对多农田精准调度作业，有助于科学合理调度农机，提高农机作业效率，节约成本投入。     

智能化农业物料输送技术进展与趋势

农业物料输送技术是制约农场智能化应用的重要瓶颈。物料输送主要借助输送设备将物料由加料机输送至受料机中,提高受料机的续航时间,使其路程加大,以确保其高效率、持续性地正常工作。该研究按照物料特性和输送原理,将现有物料输送自动化技术与装备系统地划分为以下4类：固态种苗肥自动输送技术、液态水药燃油自动加注技术、收获物自动收集技术、收获物自动卸载技术,逐一对其研究现状和发展动态进行了重点阐述和深入剖析。总结了自主定位导航、物料流量实时监测及机群实时通信3项智能化物料输送关键技术的研究进展,并结合农场智能化技术要求和应用场景,从形成全生产环节物料输送技术体系、基于时空数据的农田物料需求决策技术、基于农田数字模型和变量作业处方的农机物料丰缺预测技术、物料车多机配送路径动态优化技术角度展望了农场智能化作业多机协同物料配送技术的发展趋势,以期进一步提高农场智能化作业效率、联动性能和应用效果。     

改进DV-Hop定位算法在动物监测中的应用

为了避免无线传感器网络中由于节点在测距精度、时间同步、硬件与功耗等方面代价较高造成整个网络死亡,同时提高定位精度,该文基于饲养场的实际环境,对无线传感器网络中典型的DV-Hop定位算法进行简化和优化改进,通过仿真和实际节点试验对定位误差等性能指标进行评价。研究结果表明：改进算法比原始三边测量算法的定位误差平均减少3.17%,能够监测到实际环境中“行走动物”节点的运动轨迹,且定位平均误差为0.33 m。改进算法不仅不需要GPS等硬件辅助,而且减少了计算开销,节省能耗,提高了定位精度,可以有效应用于实际环境。     

丘陵山地环形单轨运输系统静态调度优化方法

为了提高环形单轨运输系统完成静态任务的作业效率，该研究以丘陵山地为应用场景，针对任务点与运输车的匹配与调度需求问题，综合考虑最大程度满载的因素，建立了具有任务点“拼车”组合处理和运输车任务分配两个阶段的数学模型。提出基于相邻位置、任务量和随机序列不同优先级的3种启发式规则算法解决以运输车上货次数最少为目标的“拼车”组合问题，采用基于变邻域搜索的遗传算法解决以运输车堵塞次数最少为目标的运输车任务分配问题。通过模拟3种任务批量的运输情形，验证优化算法的性能，结果表明：基于任务量在3种启发式规则算法中求解速度最快，在80%的试验中获得的可行解最优，选择基于任务量和与之性能接近的基于随机序列的结果分别作为运输车任务分配问题的初始解，基于任务量更有利于第二阶段运输车任务分配问题的求解，得到的分配方案堵塞次数更少。基于变邻域搜索的遗传算法能显著提高标准遗传算法的求解质量，使堵塞次数降低了33.3%～100%，在大规模运输问题的求解中比变邻域搜索算法表现出更高的稳定性，最少堵塞次数出现的概率分别提高了10%和40%，有效性也优于整体匹配规则、随机重启爬山等其他类型的算法。该研究实现了对环形单轨运输系...     

基于农机空间运行轨迹的作业状态自动识别试验

以物联网为代表的现代信息技术在农机作业管理领域的发展应用,实现了农机作业过程的定位监控,但现有农机远程监管系统对海量农机空间位置数据仅实现了远程存储、显示和简单分析,难以满足农机精准管理和数据智能处理的要求。该文采用数据挖掘中的聚类和空间数据分析方法,结合农机空间运行轨迹的特点,研究了基于空间运行轨迹点的农机作业状态自动识别算法;设计实现了典型农机运行状态自动识别方法,定量分析了农机作业班次内田间作业时间、空行转移时间、停歇时间的量化构成。农机试验表明:发展的基于空间索引和网格密度的聚类算法精度达89%以上。农机作业状态自动识别为农机作业生产率、农机利用率和作业成本核算提供了定量依据。     

基于农机空间轨迹的作业面积的缓冲区算法

农机规模化管理与市场化作业服务需要准确、实时、便捷的农机作业面积测量方法。该研究基于农机空间运行轨迹,设计了作业面积测量的矢量缓冲区算法和栅格缓冲区算法,并通过农机满幅作业和重叠作业对比试验,检验了上述2种缓冲区算法与距离测量算法分别在R1K(real time kinematic,实时动态差分)、亚米级和单点定位3种不同GNSS(global navigation satellite system,全球导航卫星系统)定位精度条件下的测量相对误差。试验结果表明:当农机具备自动导航满幅作业条件时,距离测量算法在任何定位精度下均能获得较高精度测量结果;缓冲区算法仅在差分定位时测量精度较高。当农机无导航重叠作业时,距离测量算法的误差会随着作业重叠率的增加而显著增大,而缓冲区算法不受作业重叠的影响,测量精度稳定。目前国内仍普遍采用人工操控的农机作业方式,重叠作业不可避免,缓冲区测量算法能够提供更加准确的作业面积测量结果。     

联合收割机生产率计算模型与适宜作业路线分析

提高农业机械生产率可大大节约农业生产成本。本文将田间试验与数值模拟相结合,首先在综合分析收割机作业时间构成的基础上,构建了不同作业路线下收割机生产率计算模型;其次实测了3种型号收割机在不同田块条件下整个收割过程中各个作业环节的时间及其工作特性参数;最后基于计算模型和实测参数,采用MATLAB进行编程,模拟分析了不同型号收割机、作业路线和田块面积下收割机生产率的变化规律。结果表明,收割机生产率随田块长宽比、田块面积和割台幅宽的增大而增大;采用"回"形和"U"形相结合的收割机作业路线,可提高收割机生产率8%以上。该结果可为农机实际作业路线选择和农田系统优化布局提供参考。     

基于CP-ABSE的农机社会化服务联盟链隐私匹配方案

针对多个农机社会化服务平台联合,实现跨平台任务匹配中存在的敏感数据泄露和集中式服务器不可信问题,该研究提出了基于密文策略属性基可搜索加密（ciphertext-policy attribute-based searchable encryption,CP-ABSE）的农机社会化服务联盟链隐私匹配方案。该方案基于联盟链构建农机社会化服务联合平台,为多平台数据共享提供去中心化的可信环境;基于CP-ABSE技术实现跨平台的任务匹配,支持对任务密文数据的检索以及细粒度的访问控制,保护作业任务发布方和农机手的敏感数据;使用智能合约实现农田作业任务与农机手之间的匹配服务,避免集中式服务器存在的单点故障和恶意违规操作等问题。安全性分析表明,该方案能够保证数据的完整性、机密性以及匹配结果的可信性。基于Hyperledger Fabric构建了一个原型系统,测试结果表明,当全局属性数量为200时,系统构建和私钥生成的运行时间分别约8和2.5 s,搜索令牌生成与数据加密的计算开销分别为60和80 ms,匹配智能合约平均时延约为250 ms。该方案破解了农机社会化服务平台间的“数据孤岛”问题,对于促进农机社...     

智能农机多机协同收获作业控制方法与试验

为提高多台无人化智能收获机和运粮车协同作业效率，该研究以2台不同型号水稻收获机和1台运粮车为研究对象，开展了智能农机多机协同收获作业控制方法研究。根据协同作业控制决策约束条件，建立协同收获作业中有限个状态过程的改进型连续时间马尔科夫链模型。以减少非作业时间为优化目标，通过模型预测未来一段时间内每台收获机的卸粮时间，动态更新每台收获机的卸粮顺序和时间。仿真试验结果表明：本文控制方法相对于仓满后再召唤运粮车的卸粮方式有效减少了作业时间，协同收获任务的农机平均作业时间减少了13.58%。田间试验结果表明：智能农机多机协同作业控制方法实现了2台水稻收获机和1台运粮车协同自主作业，在场景1中，相对于仓满召唤卸粮模式，收获机1和收获机2非作业时间分别减少了71.25%和42%，收获效率提高了6.65%和5.22%；在场景2中，相对于仓满召唤卸粮模式，收获机1和收获机2非作业时间分别减少了77.64%和37.09%，收获效率提高了12.07%和5.78%。本文提出的控制方法可以实现收获-卸粮转运自主作业，减少了收获机的非作业时间，提高了作业效率，可为无人农场智能收获协同作业提供支撑。     

不确定场景下无人农机多机动态路径规划方法

在现代化农业中,越来越多的龙头企业或农村合作社提供一系列的农业作业专业化服务,引入多台农机进行规模化作业,不仅提高效率,而且可以实现抢种抢收,减少自然灾害的风险。目前,多台农机并行作业仍以预先计划的固定农机和静态的固定路线为主,但在实际耕种、收割等作业中,常会出现农机突发故障、农机临时增加、农机工作效率不一致等不确定场景,这些不确定性给多台农机集群控制带来巨大挑战。因此,研究不确定场景下多机动态路径规划方法具有十分重要的理论意义和实用价值。该研究以总作业时长为综合优化目标,综合各种不确定场景,针对轮式自动驾驶拖拉机,提出了改进的迭代贪婪（Improved Iterated Greedy, IIG）方法进行多机动态路径规划,解决以往传统方法在不确定情况发生后路径规划结果低效甚至失效的问题。试验表明,该方法在不确定场景下可及时、高效的动态调整路径规划方案,能够为不同数量、不同性能的农机迭代找到当前最优路径。与传统的并排作业方法相比,IIG优化的矩形农田作业路径总作业时间平均下降约35%,且随着农机性能差异越大,节省时间越多;与迭代贪婪（Iterated Greedy, IG）方法相比,IIG在一般播种作业中总掉头时间平均减少约17%。该方法在不确定场景下路径优化效果较好,且具有很好的鲁棒性及环境适应性,可为农田无人作业多机路径规划提供参考。     

基于区块链的农机跨区域调度模型构建与应用

由于各区域之间的调度策略与农产品种类存在差异使得相互之间难以管理,因此农机跨区域调度呈现无中心的管理模式。且由于区域之间距离较远导致个体农户与调度方之间难以建立信任关系,从而无法充分利用已有的农机资源,难以有效降低各区域农机的购买成本。针对上述问题,该研究构建了基于区块链的农机跨区域调度系统。首先,对农机的调度成本进行分析,建立以农机数量、农机需求量与机手数量为约束条件的农机跨区域调度模型;然后以调度成本最小化为目标,采用基于最短距离的农机跨区域调度匹配方法求解农机调度方案,并通过区块链智能合约自动执行调度匹配算法;最后根据江苏省宜兴市与安徽省广德市的农田与农机数据以及随机生成的调度任务进行仿真试验,并与区域内的调度成本与农机利用率进行对比。结果表明：区块链的去中心化特点可以满足无中心的跨区域调度需求,其身份认证机制与高透明度、不可篡改的技术特性可为用户提供技术上的信任保障。在各区域农机总量充足的情况下,跨区域调度可以减少农机购买成本,并将农机利用率提升至90%,相较于域内调度,跨区域调度的投入成本随着任务数的增加而下降,当任务数为10时,成本下降大约21.3%。研究结果可为农机跨区域调度模式的建立提供科学依据。     

双碳目标下退役农机产品拆解规划与EOL决策集成优化

退役农机产品回收再利用,不仅是对其剩余价值的再利用,也是实现可持续发展和循环经济的客观要求,对实现碳达峰、碳中和目标有重要意义。该研究基于双碳目标要求剖析退役农机产品拆解规划和EOL (end-of-life)决策集成优化问题,考虑拆解再制造过程中碳排放成本,以实现经济环境效益的最优化。首先,构建拆解再制造集成优化模型(disassembly remanufacturing integrated optimization, DRIO);其次,提出一种改进的人工蜂群算法(improved artificial bee colony algorithm, IABC)对构建的数学模型进行迭代求解,引入logistic映射生成初始解,雇佣蜂阶段和守望蜂阶段加入邻域搜索机制,侦察蜂阶段采用了轮盘赌方法,以获得利润高且碳排放成本低的拆解再制造帕累托方案;最后,通过联合收获机电机拆解再制造实例验证所提模型的有效性和改进算法的可行性。结果表明,所提DRIO模型的经济效益相较于DRIO-D和DRIO-R模型分别提高了62.1%和54.8%,碳排放成本比DRIO-D模型减少约50%。IABC算法相比于经典...     

农业机械导航路径跟踪控制方法研究进展

路径跟踪控制技术作为农业机械导航的核心,是提高控制系统控制精度和对环境适应性的关键,可提高农机具作业精度和效率,同时可避免重复作业和遗漏现象,减少农业生产资料浪费。该文根据农业机械导航路径跟踪控制方法中是否涉及农机模型,将路径跟踪控制技术分为与农机运动学模型相关、与农机动力学模型相关以及与模型无关的路径跟踪控制方法。通过对原理的解析明确了各类控制方法的优缺点,及对现有解决方案进行了总结分析,指出了现有方案存在共性或个性问题,由此完成了对现阶段国内外针对农业机械导航路径跟踪控制方法的研究进展的阐述。通过对各类控制方法适用性及农机导航产品发展现状的分析,提出了农机导航路径跟踪控制方法的发展展望,以期为后续路径跟踪控制方法的研究提供指导性方向和有针对性的参考,具体如下：1）明确了现有模型对农机运动过程描述的局限性,指出高精度农机模型研究的必要性;2）为提升控制方法自适应性和鲁棒性,研究需从常规工况向极限工况和复杂工况拓展;3）明确单一控制方法的局限性,明确多方法融合控制的发展趋势。     

基于多学科技术融合的智能农机控制平台研究综述

农业机械的自动化和智能化包含内容广泛,有农机定位与导航,动态路径规划,机器视觉和远程监控等,牵涉到大量的工程技术学科,包括导航、图像、模型与策略、执行器以及数据链等。农机定位与导航一般采用基于农机运动学模型结合GPS(global positioning system)/IMU(inertial measurement unit)组合导航信息,在导航路径规划算法指引下实现农机轨迹跟踪的方法。建立的农机运动学模型精度,GPS数据的连续性以及惯导器件误差系数漂移等因素都会影响该方法的有效性。路径跟踪通常采用各种现代控制理论与方法,而面对复杂的田间作业环境变化,农机的自主避障以及动态路径规划能力也会影响轨迹跟踪精度。机器视觉的稳定性和目标特征信息分离度影响着农机环境感知能力,目前目标识别主要采用hough变换,hough变换的全局检测特性决定了该算法运算量较大,需要探究改进特征提取算法。远程监控农机作业是智能农机发展的一个方向,构建无线导航,控制和视频数据传输网络有助于提高农机的智能化水平,可以采用分布式哈希表(distributed hash table)来研究网络覆盖和互联技术。该文融合多个学科,从高精度定位与导航技术、复杂环境及工况下农机运动精确自主控制技术、稳定清晰的机器视觉感知技术和基于4G网络和新一代物联网的高覆盖数据传输技术几个方面,论述了智能农机在光机电液多个学科领域内的研究现状,并指出采用北斗地基增强网络和网络RTK(real-time kinematic)技术、惯导定位误差精确建模与补偿、环境感知与自主避障、立体结构自组网技术以及多机协作是现代农业机械的发展方向。以期为现代化智能农业机械的设计提供参考。