AI猪的诞生：用数字 科技 养出第一批AI猪

在精气神的两个养殖园区、100多栋山黑猪猪舍中，均部署了基于AI、IoT和SaaS技术的京东农牧智能养殖解决方案，其中包含神农大脑、神农物联网设备、神农系统的相关系统和硬件设备。

与传统猪舍“脏乱差”的环境不同，精气神养殖场经过京东农牧的改造，猪舍内遍布智能养殖解决方案所独创的养殖巡检机器人、饲喂机器人、3D农业级摄像头、伸缩式半限位猪栏等先进设备，它们在巡检、监控、饲喂、环控四大场景中发挥了巨大的作用，致力于为猪创造一个良好的生长环境。神农大脑对收集到的猪场环境参数进行统一管理和智能分析，之后通过智能风机、智能增氧机、智能湿度调节器等智能化设备进行调节，保证养猪场温度、湿度、空气维持在适合生猪 健康 生长的最佳状态。

在日常饲养方面，以猪只统计和称重为例，人用肉眼数猪的效率很低且准确度不高，给猪称重更是费时又费力的工作。利用京东农牧独创的3D专用农业级摄像头，“扫一眼”猪栏就能知道猪的数量，以及每头猪有多重，整个过程只有几秒，点数准确率为100%，测重的误差可以控制在3%以内。

与此同时，猪舍中的24小时生活管家——养殖巡检机器人，可以代替人工管理员进行“白加黑”式的巡逻监测，精准捕捉每一头猪的相关数据，比如为猪测量体温、观察猪的进食量变化，比人工巡检更精确，同时减少很多人力成本。如果检测到某只猪出现进食异常或其他异常表现，可以利用“猪脸识别”算法快速关联它的生长信息、免疫信息、实时身体状况等，通过神农大脑分析，在第一时间找到异常原因并通知饲养员对症下药，或通过“24小时营养师”为其更改喂饲标准。

实时监测、精准饲喂、智能环控等日常功能，都在猪舍内有条不紊地运转中，保证了AI猪们在数字化、智能化的饲养环境中 健康 成长。值得一提的是，京东数科率先将“声纹识别”技术引入养殖业，通过声纹采集的设备，能够识别并分析猪的叫声和咳嗽声，结合猪的运动量、采食量、体温等数据，对猪进行疾病检测，并且在第一时间进行疫病预警，汇报给猪场的兽医或饲养员，及时采取措施，防止进一步扩散，被称之为“24小时兽医”，这项技术也即将在实际场景中应用。

AI猪背后：数字 科技 助力供给侧，创造新增长

实际上，“AI鲜肉铺”是京东数科助力农牧产业数字化的突出落地成果，这项成果的背后体现了京东数科以数字 科技 助力供给侧、推进消费侧、创造新增长所做的努力。

在供给侧，数字化升级是当前农牧产业转型和创造新增长动能的关键，今年的中央1号文件明确提出了加快突破农业关键核心技术、培育农业 科技 创新力量，推动智慧农业自主创新的要求。京东数科积极响应政策号召，与实体产业共建，在开放与共建的基础上，通过聚合数据技术、人工智能、物联网、区块链等前沿 科技 ，不断发掘数据价值，以数据技术服务农牧企业进行数字化升级，帮助农牧企业实现降本增效，并为整个产业创造新的增长曲线、重塑产业增长方式。

在消费侧，民以食为天，人们对安全、高质量、 健康 食品的日益增长的诉求，与国内稍显落后的农业存在着矛盾，以养殖产业为例，生产粗放、养殖水平相对落后，养殖产品质量参差不齐，无法满足消费者对于质优价 美食 品产品的需求。京东数科以数字 科技 助力农业的数字化升级，实现了生产流程的现代化。数字 科技 加持下的养殖业，把关AI猪的每一步成长，实现好猪出好肉，生产出让消费者更加满意的食品。

“AI鲜肉铺”上线引发的围观还在继续，AI猪肉背后的黑 科技 也显露了庐山真面目，通过数字 科技 搭载专业知识，对养殖场生产全流程进行数字化改造，而这也正是京东数科以数字 科技 推动“产业x数字 科技 ”融合的体现，最终实现行业各方的互惠共赢，共同去分享产业成本降低、效率提升和终端用户体验升级所带来的增量价值。

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随着远程操作机器人越来越多的开始执行日常任务，面部识别程序也开始应用于三文鱼，自动化早已在水产养殖上掀起一场浪潮。人工智能给水产工业带来的革命，或许只是时间问题了。

自动化以及人工智能正在渗透日常生活的方方面面。手机的APP可根据我们的习惯推荐晚餐和电影院。计算机生成的翻译帮助两个陌生的语言互相理解沟通。有一天，大街上跑的将全是自动驾驶的 汽车 。虽然自动驾驶 汽车 的时代可能还很遥远，但无人化的水产养殖可能比你想象的要早得多。

ARTIFEX综合了无人水面车辆(USVs)、遥控车辆(ROVs)和遥控无人机(RPAS)，可进行例行检查，甚至维护和维修任务。

©SINTEF Ocean and Maritime Robotics

每一个水产养殖从业者都知道，即使是最常规的工作也是带有危险性的。“如果你走在网箱上，旁边伴有半米高的浪，你就会感觉到。如果浪高到1.5米，那网箱几乎就成了过山车”。 Walter Caharija先生，挪威SINTEF 的研究人员，解释道。

随着水产养殖业务在沿海及远海地区的扩大，伴随着气候变化导致海浪强度的不断增加，为养殖的日常活动寻找更安全的解决方案就显得尤为正要。下面让我们一同进入SINTEF的ARTIFEX项目。

ARTIFEX综合了无人水面车辆(USVs)、遥控车辆(ROVs)和遥控无人机系统(RPAS)，可进行例行检查，甚至维护和维修任务。无人水面车辆的主要任务是将遥控车辆和遥控无人机送到养殖区，遥控无人机和遥控车辆进行养殖场检查。如果需要进行一些维护或简单的维修，遥控车辆即可完成。最后无人水面车辆再次将它们在送回陆地。这些车辆的自动化程度各不相同，但整个操作将由一个人完成，他可以安全地坐在岸上。目前该技术正在开发中，对于Caharija来说，这种技术不仅仅是奢侈品。

“你想这样做是因为你不想让人们暴露在恶劣的天气和风险中”他说。

SINTEF公司位于Sør-Trøndelag的水产养殖工程研究基地（ACE），现在正在进行商业化三文鱼养殖。

© SINTEF Ocean and Maritime Robotics

ARTIFEX致力于帮助人们远离危险的工作环境来改善他们的福利，挪威的初创企业BioSort也在与Cermaq合作，通过智慧渔业项目（IFarm）改善鱼类福利。

本质上，智慧渔业项目是一个控制海虱，监测生长、畸形和其他 健康 指标的系统。它的独特之处在于结合了一套传感器和人工智能系统来识别每一尾三文鱼。这项技术与我们手机中的人脸识别技术类似，只是智慧渔业项目扫描的不是人脸，而是三文鱼的斑点。

智慧渔业项目（IFarm）之所以特殊，在于它整合了一系列的传感器以及人工智能设备来实现对每一条鱼的定位。这项技术跟我们手机中的人脸识别没有多大不同，区别只是一个识别人脸，一个识别三文鱼的斑点。

“这种跟踪每一条鱼的能力开启了无限的可能性。”BioSort的首席执行官Geir Stang Hauge说到。“例如，定期监测个体的增长率和其他 健康 指标有助于及早发现 健康 问题，甚至监测治疗效果”。

Hauge举例说明了如何使用这种追踪能力：“通过该技术可以得知鱼的状况是在改善还是在恶化，比如说，这条患有冬季溃疡的鱼究竟能不能完全的康复。”

智慧渔业项目并不仅仅局限于医疗记录，它还会选择性地将某条鱼从网箱中移出进行治疗。Hauge说：“据我们所知，没有人会出于 健康 问题而把网箱中某一条鱼移出来。”

以海虱为例，通常不是网箱里所有的三文鱼都会被感染，但是如果发生了感染，就得进行全体治疗。而如果将被感染的鱼移出来，就可以进行更有选择性的治疗。

尽管持续地开发软件和人工智能非常重要，但自动化水产养殖面临的最大挑战在于工程基础设施，而软件实际上是在其基础上工作的。例如，智慧渔业项目需要的不仅仅是一系列传感器和人工智能神经网络，它还包括一套设计完整的网箱系统。每条三文鱼都必须通过一套扫描系统来识别定位，进行测量，检查海虱和皮肤异常等情况。为了实现这一目标，BioSort利用了三文鱼一个关键的生物学部分——它们对空气的需求。

在BioSort's的智慧渔业项目中（iFarm），每条三文鱼都必须要通过一系列传感器，以此来定位每一条鱼，然后对这条鱼做测量、检查是否有海虱以及体表是否异常。

© BioSort

三文鱼每隔四天左右就需要到水面，将空气重新填满它们的鱼鳔。智慧渔业项目通过一个装有传感器的漏斗来限制它们进入网箱水面的任何地方，由于传感器不能在黑暗中工作，所以还需要一个照明系统。然后，就可以对三文鱼进行分类，这意味着可以允许某条三文鱼重新回到网箱中，或者将它们导向一个独立的区域进行治疗。Hauge指出，虽然每一部分看起来都相对容易实现，但关键是所有的组件——软件、机械组件、照明、光学——都要协同工作，所有这些都要考虑到三文鱼的行为、自然偏好和福利。

和ARTIFEX一样， 智慧渔业项目（IFram）也还在开发中，到目前为止测试进展顺利，下一个阶段也即将进行。

Hauge说：“我们做过小规模的试验，但是我们从来没有对15万条鱼、20万条鱼做过这样的试验。”除了扩大到更大数量的鱼，BioSort的目标是发现小至1-2毫米大小的海虱，其光学设备也要能在1米之外识别鱼。

Hauge承认这是很有野心的，但这个想法可使水产养殖者尽可能的远离所有潜在意外。与此同时，ARTIFEX正寻求将这些车辆的各种部件在SINTEF ACE的全功能实验室农场中试用。

Geir Stang Hauge,BioSort公司CEO。

“从技术解决方案的角度来看，我们已经把一切都准备好了，但它还需要实践的检验” Caharija说。

那么，是否在未来的某一天，水产养殖完全由计算机控制的，不再需要人工投入？ Caharija和Hauge一致认为有些角色是会改变。但人永远不会改变。

“你不需要时时刻刻都有人把守每个地方。你可以让一个人在多个地点工作，” Hauge建议。

然后，正如Caharija所强调的，虽然有些流程可以自动化，但是有些流程不能自动化。他指出：“在机械和电子等方面仍需要进行大量的维护。”

就像Caharija 和Hauge都认为的那样，最终的决定永远是人做出来的。（ 本文转自【 水产黑匣子丨图文：Samantha Andrews，翻译：小酋长，校对：刀客特金 】。如有版权问题，敬请联系 wx@fishfirst.cn 。 ）

工作室怎么养机

本专题我共整理了9篇文章，来自北京农业智能装备技术研究中心、华中农业大学、中国农业大学、中国农村技术开发中心、上海市农业机械研究所、上海交通大学、上海市农业科学院、石河子大学、山东农业大学等单位。

文章包含农业机械与信息技术融合发展、果蔬采摘机器手设计、自动导航与测控技术的应用、天然橡胶割胶机器人、白芦笋采收机器人、畜禽舍防疫消毒机器人、轮式谷物联合收获机、中国智能农机装备标准体系、油电混合果园自动导航车控制器硬件的设计与应用等内容。供大家阅读、参考。

专题--农业机器人与智能装备

Topic--Agricultural Robot and Intelligent Equipment

[1]陈学庚, 温浩军, 张伟荣, 潘佛雏, 赵岩. 农业机械与信息技术融合发展现状与方向[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(4): 1-16.

CHEN Xuegeng, WEN Haojun, ZHANG Weirong, PAN Fochu, ZHAO Yan. Advances and progress of agricultural machinery and sensing technology fusion[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 1-16.

摘要： 为理清国内外农业机械与信息技术融合发展现状，找到重点发展方向，借此大力推进中国农业机械智能化发展，本文首先分析了国外农业机械与信息技术融合发展的现状，总结了其发展的五大特点。之后指出中国农业机械化发展虽然成效显著，但仍存在农机信息化融合的区域及结构发展不平衡、企业和农民对农业机械信息化的认可度还不高、基础研究与关键技术研究薄弱、农机作业信息系统管理水平不高且缺乏统一标准等问题。最后提出了中国农业机械与信息技术融合发展的方向，包括促进智能感知技术发展与导航技术研究、推进农业机械装备智能化、构建农机智慧作业系统、推进农机自主作业技术研究与无人农场建设、加强农机信息化技术标准制定与复合型人才培养等。农业机械与信息技术融合是中国现代农业机械发展的必然趋势，利用信息技术促进农业机械的发展，能够最大化发挥信息技术的引导效应，提高农业生产效率，对于推进中国农业机械高质高效发展具有重要意义。

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[2]吴剑桥, 范圣哲, 贡亮, 苑进, 周强, 刘成良. 果蔬采摘机器手系统设计与控制技术研究现状和发展趋势[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(4): 17-40.

WU Jianqiao, FAN Shengzhe, GONG Liang, YUAN Jin, ZHOU Qiang, LIU Chengliang. Research status and development direction of design and control technology of fruit and vegetable picking robot system[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 17-40.

摘要： 鲜食果蔬收获是难以实现机械化作业的生产环节，高效低损采摘也是农业机器人研发领域中的难题，导致目前市场化的自动化果蔬采摘装备生产应用几乎空白。针对鲜食果蔬采摘需求，为改善人工采摘费时费力、效率低下、自动化程度低的问题，近30年来，国内外学者设计了一系列自动化采摘设备，推动了农业机器人技术的发展。在研发鲜食果蔬采摘设备时，首先要确定采收对象和采收场景，针对作物的生长位置、形状和重量、场景的复杂程度、所需自动化程度，通过复杂度预估、力学特性分析、姿态建模等方式，明确农业机器人的设计需求。其次，作为整个采摘动作的核心执行者，采摘机器人的末端执行器设计尤为重要。本文对采摘机器人末端执行器的结构进行了分类，总结了末端执行器的设计流程与方法，阐述了常见的末端执行器驱动方式、切割方案，并对果实收集机构进行了概括。再次，本文概述了采摘机器人的总体控制方案、识别定位方法、避障方法及自适应控制方案、品质分类方法以及人机交互、多机协作方案。为了总体评价采摘机器人的性能，本文还提出了平均采摘效率、长期采摘效率、采收质量、损伤率和漏采率指标。最后，本文对自动化采摘机械的总体发展趋势进行了展望，指明了采摘机器手系统将向着采摘目标场景通用化、结构形式多样化、全自动化、智能化、集群化方向发展的趋势。

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[3]王春雷, 李洪文, 何进, 王庆杰, 卢彩云, 陈立平. 自动导航与测控技术在保护性耕作中的应用现状和展望[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(4): 41-55.

WANG Chunlei, LI Hongwen, HE Jin, WANG Qingjie, LU Caiyun, CHEN Liping. State-of-the-art and prospect of automatic navigation and measurement techniques application in conservation tillage[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 41-55.

摘要： 实现智能化是提升保护性耕作机具作业质量和效率的重要途径，自动导航与测控技术作为智能化技术的重要组成部分，近年来在保护性耕作中的应用发展迅速。本文首先从接触式、机器视觉式和GNSS式三种免少耕播种自动导航技术入手，阐述了自动导航技术在保护性耕作中的应用现状；然后对作业参数监测技术的发展动态进行了详细介绍，包括地表秸秆覆盖率的快速检测技术、免少耕播种机播种参数监测技术及保护性耕作机具作业面积监测技术；之后阐述了保护性耕作机具作业控制技术的发展现状，主要介绍了免少耕播种机漏播补偿控制技术和作业深度控制技术。最后在总结自动导航与测控技术在保护性耕作中现有应用的基础上，展望了未来保护性耕作机具自动导航技术、作业参数监测技术和保护性耕作机具作业控制技术三者的研究方向。

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[4]周航, 张顺路, 翟毅豪, 王松, 张春龙, 张俊雄, 李伟. 天然橡胶割胶机器人视觉伺服控制方法与割胶试验[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(4): 56-64.

ZHOU Hang, ZHANG Shunlu, ZHAI Yihao, WANG Song, ZHANG Chunlong, ZHANG Junxiong, LI Wei. Vision servo control method and tapping experiment of natural rubber tapping robot[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 56-64.

摘要： 自动化割胶不仅可以把胶工从繁重的体力劳动和恶劣的工作环境中解放出来，还能降低对胶工的技术依赖，极大地提高生产效率。实现非结构环境下作业信息自主获取及割胶位置伺服控制是割胶机器人的关键技术。针对工作环境复杂多变、作业信息叠加交互、目标背景特征相近、亚毫米级作业精度要求等技术难点，本研究以人工橡胶林中橡胶树为割胶对象研发割胶机器人，通过建立割胶轨迹的空间数学模型，规划机器人快速接近和远离操作空间的运动路径；采用双目立体视觉技术获取树干和割线结构参数，融合机器人运动学、机器视觉技术和多传感器反馈控制技术研制了割胶机器人模块化样机。割胶机器人主要由轨道式机器人移动平台、多关节机械臂、双目立体视觉系统和末端执行器等组成。在海南天然橡胶林进行的割胶试验结果表明，在割胶机器人切割1 mm厚的橡胶树皮时，耗皮量误差约为0.28 mm，切割深度误差约为0.49 mm。该研究可为 探索 天然橡胶树的自动化割胶作业提供技术参考。

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[5]李扬, 张萍, 苑进, 刘雪美. 白芦笋采收机器人视觉定位与采收路径优化方法[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(4): 65-78.

LI Yang, ZHANG Ping, YUAN Jin, LIU Xuemei. Visual positioning and harvesting path optimization of white asparagus harvesting robot[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 65-78.

摘要： 依据笋芽出土状态的选择性收获是目前白芦笋公认的最佳收获方式。针对采收过程中机器视觉识别笋尖存在笋尖与垄面纹理和颜色相近等识别难题，本研究提出了一种变尺度感兴趣区域（ROI）检测方法，融合图像色域变换、直方图均值化、形态学和纹理滤波等技术，研究了笋尖识别与精准定位方法；在定位多笋尖坐标基础上，提出了多笋芽的采收路径优化方法，解决了因采收路径不合理导致的采收效率低的问题。首先，通过机器人视觉系统实时采集采收区域图像并进行RGB三通道高斯滤波，采用HSV色域变换并进行直方图均值化处理。在此基础上，对笋尖、土壤进行特征聚类分析，根据笋芽抽发程度研究变尺度ROI检测方法，对采集图像中笋尖的形态学以及笋尖和土壤的纹理进行统计学分析，设定笋尖的似圆度阈值，并参考纹理特征参数，判定笋尖位置，计算其几何中心，获得笋尖轮廓中心坐标。其次，为实现白芦笋的高效采收，根据多目标点与集箱点的位置分布，本研究设计了一种基于多叉树遍历的采收路径优化算法，以获得多个目标笋尖的最优采收路径。最后，搭建采收机器人试验平台开展了笋尖定位与采收验证性试验。结果表明，视觉系统对白芦笋的识别率可达98.04%，笋尖轮廓中心坐标的定位最大误差X方向为0.879 mm，Y方向为0.882 mm，采收笋的个数在不同情况下，采用路径优化后的末端执行器运动距离平均可节省43.89%，末端执行器定位成功率达到100%，在实验室环境下的白芦笋采收率达到88.13%，验证了采用视觉定位的白芦笋采收机器人选择性采收的可行性。

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[6]冯青春, 王秀, 邱权, 张春凤, 李斌, 徐瑞峰, 陈立平. 畜禽舍防疫消毒机器人设计与试验[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(4): 79-88.

FENG Qingchun, WANG Xiu, QIU Quan, ZHANG Chunfeng, LI Bin, XU Ruifeng, CHEN Liping. Design and test of disinfection robot for livestock and poultry house[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 79-88.

摘要： 针对畜禽养殖防疫消毒劳动强度大、安全性差的问题，设计了防疫消毒机器人系统，以实现畜禽舍防疫消毒喷雾的智能化作业。机器人系统由移动承载平台、防疫喷雾部件、环境监测传感器以及控制器等4部分构成，支持全自动运行和遥控操作2种工作模式。针对畜禽舍内弱光、低应激的工况条件，提出了“磁标-射频识别”组合的导航路径探测方法，实现在畜禽舍内养殖笼架间的自主移动。设计了风助式药液喷嘴，可同步实现消毒药液的雾化和扩散。通过对喷嘴内腔风场进行流体动力学仿真，对喷嘴气体导流和药液雾化部件结构参数进行了优化设计，确定了锥形导流垫块和雾化栅板的倾角分别为75 和90 。最后，在禽舍内对机器人导航和喷雾性能进行了现场测试。试验结果表明，机器人移动平台可满足0.1~0.5 m/s速度范围的自动巡线导航，其实际轨迹相对磁钉标记的最大偏移量为50.8 mm；风助式喷嘴可适用于200~400 mL/min流量的药液喷洒，形成的雾滴直径（DV.9）为51.82~137.23 μm，雾滴沉积密度为116~149 个/cm2。本畜禽舍防疫消毒机器人可实现养殖舍内消毒和免疫药液的智能化喷雾作业。

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[7]丁幼春, 王绪坪, 彭靖叶, 夏中州. 轮式谷物联合收获机视觉导航系统设计与试验[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(4): 89-102.

DING Youchun, WANG Xuping, PENG Jingye, XIA Zhongzhou. Visual navigation system for wheel-type grain combine harvester[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 89-102.

摘要： 为提高联合收获机收获质量与效率，构建了轮式谷物联合收获机视觉导航控制系统，结合OpenCV设计了谷物收获边界直线检测算法识别水稻田间已收获区域与未收获区域边界，经预处理、二次边缘分割和直线检测等得到联合收获机视觉导航作业前视目标路径，并根据前视路径相对位置信息进行田间动态标定获得联合收获机满幅收获作业状态；提出了一种基于前视点的直线路径跟踪控制方法，通过预纠偏控制实现维持满割幅的同时防止作物漏割，以相对位置偏差值和实时转向后轮转角作为视觉导航控制器的输入，并根据纠偏策略对应输出转向轮控制电压大小。稻田试验结果表明，该导航系统实现了轮式联合收获机田间相对位置姿态的可靠采集及目标直线路径跟踪控制的稳定执行，在田间照度符合人眼正常工作的情况下，收获边界识别算法检测准确率不低于96.28%，单帧检测时间50 ms以内；以不产生漏割为前提的视觉导航平均割幅率为94.16%，随作业行数增多，割幅一致性呈提高趋势。本研究可为联合收获机自动导航满割幅作业提供技术支撑。

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[8]胡小鹿, 梁学修, 张俊宁, 梅岸君, 吕程序. 中国智能农机装备标准体系框架构建与研制建议[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(4): 116-123.

HU Xiaolu, LIANG Xuexiu, ZHANG Junning, MEI Anjun, LYU Chengxu. Construction of standard system framework for intelligent agricultural machinery in China[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 116-123.

摘要： 针对中国智能农机装备标准化工作中缺乏系统性标准体系指导的问题，本研究构建了中国智能农机装备标准体系框架。首先从标准体系、具体标准、国际化水平等方面分析了中国智能农机装备标准化现状及存在问题；依托智能农机装备标准体系框架构建的目标及原则，总结了级别、约束力、通用性、性质、对象、标准类别、参考模型、行业分类、产业环节等构成标准体系框架的维度。之后利用级别、类别、产业环节构建了中国智能农机装备标准体系三维框架结构，并将其二维分解为基础层、共性通用层和应用领域层。最后提出了中国智能农机装备标准研究与编制的建议。本研究可为中国智能农机装备标准的制修订、实施与服务提供系统性指导，引领中国智能农机装备产业快速发展。

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[9]吴应新, 吴剑桥, 杨雨航, 李沐桐, 甘玲, 贡亮, 刘成良. 油电混合果园自动导航车控制器硬件在环仿真平台设计与应用[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(4): 149-164.

WU Yingxin, WU Jianqiao, YANG Yuhang, LI Mutong, GAN Ling, GONG Liang, LIU Chengliang. Design and application of hardware-in-the-loop simulation platform for AGV controller in hybrid orchard[J]. Smart Agriculture, 2020, 2(4): 149-164.

摘要： 果园由于面积范围广、地形复杂、壕沟多、杂草丛生、土壤湿度较高且土质较为疏松，对自动导航小车（AGV）的机械结构、控制系统，以及能源动力系统的设计都提出了更高的标准和要求。混合动力AGV小车可以满足果园中长距离移动的需求。为 探索 合适的混合动力AGV控制系统算法以及能量管理策略，同时减少设计过程中由于果园地形复杂导致的控制器设计验证迭代、需求多样化问题带来的人力、物力，以及时间成本，本研究针对果园面积广的特点，选择串联式油电混合动力系统进行AGV动力能源系统模型的搭建。另外，针对果园AGV需要适应地形范围广的特点，采用履带车模型结构，利用硬件在环仿真技术，以树莓派作为控制系统搭载控制算法实物，利用Matlab和RecurDyn软件建立包含能源动力系统、电机驱动系统、履带车行驶部分模型以及路面模型的系统实时仿真模型，最终实现了串联式混合动力AGV控制器硬件在环仿真功能。基于串级比例积分微分（PID）以及模糊控制器控制算法的仿真验证表明，模糊控制器控制算法能够减少参数调节带来的时间成本，在转向角度小时响应速度加快了50%，在转向角度大时串级PID控制器产生了10%的超调，而模糊控制器无超调，转向更加平稳。结果表明硬件在环仿真平台能够有效地应用于果园AGV控制器的开发，避免了控制实物试验，在降低成本的同时可以加快果园自动导航小车的开发过程。

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生活中常见的机器人有哪些

工作室怎么养机器人

1. 建立机器人的基础知识库：首先，要养机器人，就需要建立机器人的基础知识库，包括有关机器人的原理、结构、功能、控制等知识。

2. 安装机器人软件：安装机器人软件，这个软件可以帮助机器人完成一些基本的功能，比如识别人脸、语音识别、语音合成等。

3. 建立机器人程序：建立机器人程序，这个程序可以根据基础知识库和机器人软件，帮助机器人完成更多的功能，比如自动对话、自动控制等。

4. 对机器人进行训练：对机器人进行训练，让机器人学习如何处理不同的情况，比如识别不同的人脸、识别不同的语音等。

5. 不断更新机器人：不断更新机器人，让机器人更加智能，拥有更多的功能，比如视觉识别、自动导航等。

一、水下机器人水下机器人也称无人遥控潜水器，是一种工作于水下的极限作业机器人。水下机器人最开始只是用作军工、可科考等领域，目前在民用及大众娱乐消费领域也有广泛用途，如水产养殖监控、水下捕捞以及水下拍摄、运动潜水、钓鱼探测等，有的还能佩戴VR设备，不用下水就能身临其境地看到水下美景。使用场景：水下拍摄、运动潜水、钓鱼探测、潜艇娱乐、渔业养殖等 二、扫地机器人扫地机器人，又称自动打扫机、智能吸尘、机器人吸尘器等，是智能家用电器的一种，能凭借一定的人工智能，自动在房间内完成地板清扫、吸尘、擦地等工作。使用场景：家庭清洁三、迎宾机器人不少迎宾机器人已经设置成可以自由移动，第一面就让人感受到浓浓的科技感，有的迎宾机器人会尽量设计的接近于人形，有的胸前也会配置一块显示屏，可以播放场地的宣传内容，也可以作其他相关展示和指引。使用场景：迎宾指引四、早教机器人早教机器人是专门为儿童早教促进孩子学习兴趣的教育类电子产品。能唱歌、跳舞、讲故事等，教小孩拼音识字、互动娱乐，主张趣味学习，对幼儿注意力、思维能力等方面提升有很大帮助。使用场景：拼音识字、讲故事、互动娱乐等五、无人机这里说到的无人飞机并不是军事上常说的用于战争上的机器，而是现在常被人用作在空中拍摄和飞行表演上。当然，也有人会用无人机来求婚表白，制造浪漫等。使用场景：空中拍摄、飞行表演、制造浪漫

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