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。     

农机跨区作业紧急调配算法适宜性选择

目前农机跨区紧急作业中供需信息不对称,农机部门缺乏科学合理的紧急调配方案,无法在紧急状况下指导农机进行及时有效的调配。针对上述问题,该文研究了农机跨区作业紧急调配模型和算法。首先分析了多机多任务紧急调配过程,建立了以最小化调配成本和损失为目标的紧急调配模型,提出了基于距离最近优先的多机多任务紧急调配算法(shortest-distance first algorithm,SDFA)和基于贡献度最大优先的多机多任务紧急调配算法(max-ability first algorithm,MAFA),前者是搜索当前距离最近的农田和农机,进行优先分配,后者是搜索当前贡献度最大的农田和农机并进行优先分配。采用该文算法对河北省邯郸市2017年的真实数据以及随机生成的农田和农机实例库进行计算与分析可知,当农机数量充足时,算法MAFA的平均调配成本要比SDFA的平均调配成本降低4.34%。当农机不足时,SDFA的平均损失和平均调配成本要比MAFA的平均损失和平均调配成本分别下降了12.79%和4.11%。进一步验证可知,当农田数量为6时,上述2种算法比笔者之前提出的基于非合作博弈紧急调配算法(non-cooperative game algorithm,NCGA)的平均运算性能均提升25%以上,当农田数量为30时,性能均提升41%。该研究可为农机管理部门紧急调配与决策分析提供科学依据。     

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。     

基于启发式优先级规则的农机调配算法

针对目前农机调配中无科学合理调配方案的现状,该文提出了一种基于机主选择的农机调配模式,建立了以高收入低成本为目标的优化模型。针对农机调配的特点,该文分析了组合的优先级规则,设计了基于启发式优先级规则的农机调配算法。分别采用一般农机调配算法和本文提出的调配算法对农田实例进行计算并得到不同的调配方案。从服务收入、调配路程和等待时间等方面对不同调配方案进行分析和比较可知,本文算法得到的调配方案要优于一般调配算法的方案。最后分析了农田数量和并行度对本文算法性能的影响。试验结果表明该文提出的算法对于解决当前农机调配问题更为有效。     

无人驾驶农机自主作业路径规划方法

针对无人驾驶农机自主作业的应用需求,该研究设计了一种基于区块套行作业模式的路径规划方法,以生成含有速度指令和机具状态指令的可执行路径,重点解决田内作业的四边形地块适应性、无人驾驶农机适应性和农田作业路径完整规划等问题。该方法由农田信息处理模块和路径规划模块组成,农田信息处理模块将测绘产生的地块轮廓数据和障碍物数据处理为便于运算的地块轮廓点数据和障碍物轮廓点数据形式,然后由路径规划模块利用用户输入的作业方向、作业幅宽、转弯半径和起始方位等作业参数,经过作业梯形区生成、掉头区与作业区划分、作业条带分割、障碍物条带处理、作业条带路由、掉头路径生成和最终指令路径生成等子模块,最终生成无人驾驶农机的指令路径。仿真试验结果表明,相对于相邻法,该方法的作业面积比及作业路程比分别提升了10.0%和8.8%。播种作业田间试验结果表明,无人驾驶农机自主作业的横向偏差的均值和标准差分别为左偏0.002和0.027m,满足作业要求。研究结果表明,该研究提出的方法适应不同的四边形农田和障碍物,可以结合不同的作业参数完成路径规划,能够满足无人驾驶农机自主作业的需求。     

基于模糊客户需求信息的农机设计方案及检索示例

针对农机设计检索中客户需求信息的模糊性与设计方案特征值的精确性之间的矛盾，在分析模糊客户需求信息表达方式的基础上，通过构建相应的隶属度函数将设计方案特征值转化为对模糊客户需求信息的隶属度，根据加权隶属度最大原则检索与客户需求最匹配的设计方案，最后以农机的收割机为例，给出了模糊客户需求信息设计方案检索的具体步骤。仿真示例说明了该方法的可行性与有效性。     

澄江县农业机械化发展现状及今后发展方向

经过几十年的发展,澄江县农业机械化水平有了较大的提高,农机数量和农机总动力快速增长,农机作业量迅速增加。但由于农业机械多为传统的耕种农机具,农田作业比较单一,山区、半山区农机化作业程度较低,全县农机化水平发展不均衡。同时,农业生产、运输主要集中在山区、半山区,农机作业安全隐患较多,严重制约了澄江县农机化的发展。如何更好、更快地提高农业机械化发展水平,有效地服务农村、农业、农民,成为农机管理部门急需解决的一道难题。基于此,从农机管理机构设置、农机发展方向等方面进行了分析,并对澄江县农业机械化发展提出了一些思路。     

基于红外热成像的夜间农田实时语义分割

农田环境实时语义分割是构成智能农机的视觉环境感知的重要环节,夜间农田语义分割可以使智能农机在夜间通过视觉感知农田环境进行全天候作业,而夜间无光环境下,可见光摄像头成像效果较差,将造成语义分割精度的下降。为保证夜间农田环境下红外图像语义分割的精度与实时性,该研究提出了一种适用于红外图像的红外实时双边语义分割网络（Infrared Real-time Bilateral Semantic Segmentation Network,IR-BiSeNet）,根据红外图像分辨率低,细节模糊的特点该网络在实时双边语义分割网络（Bilateral Semantic Segmentation Net,BiSeNet）结构基础上进行改进,在其空间路径上,进一步融合红外图像低层特征,在该网络构架中的注意力提升模块、特征融合模块上使用全局最大池化层替换全局平均池化层以保留红外图像纹理细节信息。为验证提出方法的有效性,通过在夜间使用红外热成像采集的农田数据集上进行试验,数据集分割目标包括田地、行人、植物、障碍物、背景。经试验验证,提出方法在夜间农田红外数据集上达到了85.1%的平均交并比（Mean Intersection over Union,MIoU）,同时达到40帧/s的处理速度,满足对夜间农田的实时语义分割。     

完达山东部地区景观破碎格局情景多尺度分析

以完达山东部地区现实景观为背景,使用主成分分析方法对设置的多尺度景观格局破碎情景进行分析.结果表明,主成分分析在景观水平上能准确地表征完达山东部地区多尺度景观逐渐破碎的过程,在类水平上表现效果不理想.斑块数量、斑块密度、对比度加权边缘密度、总边缘长度、边缘密度、景观形状指数和总边缘对比度在1000 m以下尺度能很好地表征农田斑块变化过程,阔叶林斑块的格局指标在几组尺度上表现破碎过程规律一致,基质斑块格局指标对景观破碎的多尺度响应更复杂.     

联合收割机多机协同作业路径优化

随着我国土地流转政策的不断推进,种植实现规模化生产和管理,采用多台联合收割机同时进行收获作业,可不仅提高效率,而且对抢种抢收,减少自然灾害的风险,实现颗粒归仓意义重大。但是由于作业路径规划不当,常常发生作业冲突、反而效率降低,成本增加等问题,因此,研究如何规划和优化联合收割机多机无冲突协同作业具有十分重要的理论意义和实用价值。本文以总作业时间和作业时长为综合优化目标,综合考虑联合收割机转弯和作业冲突的情况,提出了联合收割机多机无冲突协同作业路径优化算法(improved genetic algorithm,IGA)。结果表明,与遗传算法(genetic algorithm,GA)相比,IGA优化的矩形农田作业路径总作业时间和作业时长平均分别下降了33.72%、34.00%,IGA优化的梯形农田作业路径总作业时间和作业时长分别下降了29.93%、30.00%,与并排作业相比,IGA优化的矩形农田作业路径总作业时间和作业时长平均分别下降了2.45%、2.29%,IGA优化的梯形农田作业路径总作业时间和作业时长分别下降了2.42%、2.02%。研究结果表明采用IGA进行多联合收割机作业路径优化是可行的,可为联合收割机多机无冲突协同作业路径规划提供参考。     

小地块履带农机UWB导航系统设计及其基站布置

针对中国南方分布零散和土壤黏重的稻麦、稻油轮作区小地块长期使用轮式农机导致深泥脚现象加重造成自主导航性能变差且卫星导航面对普通大众使用门槛高用户友好性欠缺、难以满足便捷跨区作业要求,该研究以履带农机为研究对象,提出一种基于快速稳态转向原理的路径跟踪控制方法,以农田边界布置随插近距超宽带（UWB,Ultra Wide Band）基站组作为参照路径设计了具备基站偏移误差自诊断自主导航系统,实现小地块内高精度自主导航。近距UWB基站布置最佳方式选取与优化结果表明：双UWB基站平行农机于目标作业路径布置在农田外侧是最佳方式且距农田边界最佳临界距离为10 m。静态校正试验结果表明：快速稳态转向路径校正控制器的跟踪控制误差≤1 cm,变异系数＜5%,路径校正时间≤1 s,变异系数＜3%。动态校正试验结果表明：中低车速的直线作业精度误差≤8 cm,随作业车速增大,直线作业精度略有降低,但精度误差≤10 cm,变异系数≤5%。研究结果表明,改进AOA模式大田农机自主导航位姿检测方法与快速稳态路径校正控制策略组合导航具有较高的稳定性和较好的鲁棒性,可满足大田农机自主导航作业需求。研究结果可为高精度小地块农田自主导航技术研究提供参考。     

农牧交错区农户耕地流转及其影响因素分析

耕地承包经营权流转因涉及到农业现代化和国家粮食安全,已经成为研究的热点问题。文章以内蒙古太仆寺旗为例,利用二元logistic模型分析农牧交错区农户间的差异对的耕地流转的影响。研究表明：太仆寺旗近一半的农户存在耕地转入或耕地转出行为;务农劳动力数、农业机械、种植业收入占比和畜牧业收入占比对农户转入耕地有显著正面影响,而对转出耕地的影响为负;由于机械替代劳动力,外出务工劳动力数较多的农户反而扩大经营规模的能力越强;户主年龄较大的农户不愿意再扩大耕地经营规模,但由于对土地的依赖性较强,也不愿意把自家土地转出;户主文化程度和劳均耕地面积对耕地流转没有显著影响。对农用机械实施补贴政策,会促进耕地向有扩大经营意愿和有明显优势的农户流转。     

黄河中游地区机械修梯田协作研究报告

黄河中游地区机械修梯田试验研究,是原水电部黄河水利委员会70年代组织的水土保持重点科技协作攻关项目。经七年协作试验研究和五年推广应用,对不同类型区机械修梯田合理规划设计、经济适宜机修方案和施工技术、机具研制和配套作业,提出了系统的研究成果。这项研究成果已由水利部黄河水利委员会和山西省水利厅联合主持通过鉴定。专家们认为,该研究成果在梯田建设理论和实践上有所创新,在国内同类研究领域中居领先地位,是突破性的科研成果。该成果已在黄河中上游地区大面积推广应用,取得了显著的经济效益和社会效益。这篇协作研究报告,本刊作了部分删节,其附件——机械修梯田规划设计研究、机械修梯田施工技术研究、机械修梯田机具研制及配套作业试验研究三个专题研究报告,本刊也将陆续摘要刊载。     

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。     

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。