馮敏康龔智峰徐璟吳雄杰戴馮家林立杰徐紀洋李曉宇王錚
(1.上海市嘉定區(qū)農機技術推廣站,上海 201800;2.上海市農業(yè)機械鑒定推廣站,上海 201600;3.上海聯(lián)適導航技術股份有限公司,上海 201702)
農業(yè)是國民經濟的基礎,現(xiàn)代農業(yè)裝備是現(xiàn)代農業(yè)的重要支撐。近年來,隨著各地新農村建設的不斷推進,我國城鎮(zhèn)化水平也逐步提高,同時出現(xiàn)了農業(yè)人口老齡化加劇以及青年一代就業(yè)觀念改變等導致的新問題。尤其是對于農業(yè)生產來說,“誰來種地、如何種地”的問題日益嚴重。國內外都在探索如何通過技術改變農業(yè)生產對人的依賴,當前,世界主要發(fā)達國家是以農業(yè)生產裝備融合電子信息、物聯(lián)網、云計算等技術,來實現(xiàn)農業(yè)生產過程的自動化、智能化、機器人化,進而代替人工作業(yè)。新興技術主要體現(xiàn)在智能化的作業(yè)控制,智慧化的生產決策,信息化的平臺管控,智慧農業(yè)是未來農業(yè)的發(fā)展方向;與傳統(tǒng)的機械化農業(yè)生產相比,無人化農業(yè)集成了更多的現(xiàn)代科技成果,以現(xiàn)代信息技術為手段,整合物聯(lián)網、大數(shù)據、5G技術和AI等技術對農業(yè)的生產經營進行智能化數(shù)字管理,從整體上對農業(yè)發(fā)展進行設計和規(guī)劃,從而實現(xiàn)高效的新型農業(yè)生產模式,可以在保證一定作業(yè)水平的情況下,降低勞動強度,提高生產效率,減少農資投入,節(jié)本增效,特別是減少農業(yè)生產對傳統(tǒng)農業(yè)人口的依賴,是農業(yè)生產歷史上的一次新的革命。
近年來,智慧農業(yè)發(fā)展迅速,歐美等發(fā)達國家針對智慧農業(yè)的發(fā)展相繼出臺了扶持政策、措施和發(fā)展規(guī)劃,我國農業(yè)上應用信息技術起步較晚但發(fā)展較快。無人農場是智慧農業(yè)的重要場景之一,主要包括智能農機技術及裝備、環(huán)境感知技術及裝備、無人農場智能管控平臺,本文以上海市嘉定無人農場為例,重點探討了管控平臺的設計與實現(xiàn)方案及現(xiàn)有問題,可為未來進一步完善提供借鑒。
嘉定無人農場位于外岡鎮(zhèn)的西、北片,涉及葛隆村、泉涇村、周涇村、望新村等,以水稻種植區(qū)域為主,以外岡農業(yè)合作社泉涇基地106.67hm2水田作業(yè)區(qū)域為核心,逐步擴展至周邊基地近萬畝的水稻種植區(qū)域,以發(fā)展現(xiàn)代農業(yè)、設施糧田、設施菜田和規(guī)?;B(yǎng)殖為主,是嘉定區(qū)糧食主產區(qū),根據2021年統(tǒng)計數(shù)據,外岡鎮(zhèn)谷類產量12975.7t,農業(yè)年產值15005.1萬元。
具體見表1。
表1 農場生產裝備現(xiàn)狀
嘉定無人農場2021年已完成20hm2示范區(qū)內的耕、種、管、收全流程無人化作業(yè),與傳統(tǒng)農機作業(yè)應用情況對比情況如下。
拖拉機每年需要進行深翻、旋耕、刮平、開溝等3~5次作業(yè)。無人駕駛拖拉機可減少勞動力投入并以最優(yōu)路徑規(guī)劃,有效提高土地利用率和節(jié)約燃油,避免多余的調頭動作。
插秧作業(yè)每臺農機需要有1名機手、1~2名擺秧人員和1~2名運秧人員,每臺每天可作業(yè)3.33~4.67hm2,人力成本投入較高。無人駕駛插秧機可減少機手的投入,地塊全路徑自動規(guī)劃,提升作業(yè)效率。
植保作業(yè)主要以高地隙自走式打藥機為主,手動噴灑時噴灑量通過手動閥進行控制,藥液對機手的安全有隱患且存在重復作業(yè)的問題。無人駕駛植保機可通過路徑規(guī)劃解決重復作業(yè)的問題,加裝精準施藥變量噴灑裝置節(jié)省農資和燃油成本。
傳統(tǒng)收獲作業(yè)每臺收割機每天可作業(yè)2.33hm2左右,一般每2臺收割機需要配備1臺運糧車,收割機需要在糧滿時到運糧車位置卸糧。無人駕駛收割機通過前期產量估測計算出最優(yōu)收割路徑和卸糧位置可以大大提高作業(yè)效率,減少多余的調頭動作。
根據嘉定無人農場示范區(qū)近年來無人化作業(yè)與傳統(tǒng)作業(yè)的整體投入對比,農資的投入將節(jié)省68.45元·667m-2。其中,傳統(tǒng)作業(yè)與無人化作業(yè)的人工成本日均差額在500元左右,人工成本節(jié)約率為56%,節(jié)省肥料達11%以上,節(jié)省燃油17.5%,節(jié)省秧苗約5%。
無人農場智能管控平臺系統(tǒng)是無人化農場的運維大腦,是大數(shù)據與云計算技術、人工智能技術與智能裝備技術的集成系統(tǒng),通過大數(shù)據技術來完成知識存儲、信息采集、數(shù)據處理;通過人工智能技術完成數(shù)據智能識別、學習、推理和決策;通過無線通信技術實現(xiàn)與作業(yè)現(xiàn)場的信息交互。
2.1.1 農情數(shù)據的規(guī)?;啃畔⑻幚?/p>
通過數(shù)據清洗、數(shù)據集成、數(shù)據轉換、數(shù)據規(guī)約等技術,篩選原始數(shù)據中對決策系統(tǒng)有利的數(shù)據,保證系統(tǒng)的快速響應、提升分析建模的精度及效率。
2.1.2 無線通信技術的穩(wěn)定性與實時性響應保障
近距離無線傳輸技術,短距離無線傳輸技術和遠距離無限傳輸技術3種無限通信技術的深度融合使用。
2.1.3 遙感檢測精度問題
由于地表作物類型、分布情況和生長發(fā)育的復雜性,導致遙感影像產生“同物異譜”和“同譜異物”現(xiàn)象,需要進一步從作物成像和成像機理上做定量研究。
2.1.4 關鍵節(jié)點的決策能力缺失
從“人來決策”到“無人值守”,人工智能應對突發(fā)、復雜情況的能力完全不具備,加上農業(yè)生產的試錯代價過高,關鍵節(jié)點的決策還需要人工介入。
2.1.5 無人作業(yè)效率偏低
由于人工智能對復雜環(huán)境和農業(yè)農情農藝的數(shù)據處理模型完全不成熟,自主生成的規(guī)劃路徑往往以降低效率作為條件。
平臺總體技術架構采用微服務開發(fā),采用Consul作為注冊中心,NACOS作為配置中心,依托于華為云各項服務。使用華為云CloudDeploy流水線式管理項目的編譯發(fā)布上線;使用華為云ELB將訪問流量自動分發(fā)到多臺云服務器,實現(xiàn)更高的應用容錯;分布式消息隊列RabbitMQ幫助流控,系統(tǒng)解耦等;結合云日志服務LTS后期高效排查問題定位問題;用華為云數(shù)據庫Redis作為共享存儲,可以在訪問高峰時預熱數(shù)據等;PostgreSql持久化數(shù)據,出色的保證數(shù)據的完整性和可靠性,采用濤思時序數(shù)據庫作為時序數(shù)據(軌跡,上線日志,預警)的持久化存儲,能有效緩解PostgreSql數(shù)據庫的寫入壓力,連續(xù)查詢,支持基于滑動窗口的流式計算,大幅度提高基礎數(shù)據分析能力。
平臺主要分為4個應用服務:數(shù)據服務(數(shù)據報表、數(shù)據分析),車輛服務(車輛管理、車輛軌跡、預警規(guī)則),作業(yè)服務(作業(yè)管理、作業(yè)調度),視頻服務(視頻直播、視頻轉碼、視頻回放)。各個服務相互隔離互不影響,使用高效的MQ服務間接通訊,也為以后大數(shù)據量的分庫分表做準備。應用服務來聚合各個中心的數(shù)據,統(tǒng)一對外。
車載終端數(shù)據采集,采用MQTT物聯(lián)網協(xié)議,負責與農機車輛上裝載的設備終端模塊通信,包括數(shù)據采集、協(xié)議解析、數(shù)據校驗,數(shù)據加解密。通過高效的MQ服務上報給數(shù)據服務。
平臺系統(tǒng)根據無人車輛終端上傳的位置信息,在無人農場電子地圖上實時顯示無人農機終端的具體位置、運行狀態(tài)及分布信息,達到對無人農機終端實時可視化的監(jiān)管目的。其中還包括在無人農場電子地圖的圖層上疊加農田地塊圖層文件,并可通過選中農田圖層顯示其屬性信息和相關作業(yè)信息。
2.3.1 地塊狀態(tài)顯示與圖層信息顯示
將采集的地塊數(shù)據處理后,以不同的圖層、標注點進行展示,可以體現(xiàn)出地塊邊界、地塊作業(yè)狀態(tài)、特殊地標物等信息。
2.3.2 車輛狀態(tài)顯示與位置顯示
根據無人農機終端反饋的若干狀態(tài)信息,平臺數(shù)據管理模塊處理數(shù)據后,以不同的狀態(tài)信息展示在平臺監(jiān)控端,達到實時監(jiān)控的目的。實時更新車輛的位置信息,終端上線即發(fā)起監(jiān)控,達到動態(tài)檢測效果。
2.3.3 視頻監(jiān)控搭配遠程控制
高清車載監(jiān)控搭配無人駕駛控制器,實現(xiàn)現(xiàn)場作業(yè)畫面監(jiān)控、人為干預車輛行為。主視角監(jiān)控車輛前方配合做視覺檢測,農具視角監(jiān)控農具的下落情況以及插秧漏苗的檢測。各種控制指令實現(xiàn)遠程點火、部署作業(yè)、加速減速、調頭轉彎等操作。根據軟件回傳的作業(yè)信息,判斷更新作業(yè)進度、作業(yè)面積、現(xiàn)場消息通知、差分狀態(tài)、通訊狀態(tài)等關鍵信息,配合農田地圖和車模型,繪制實時作業(yè)軌跡。
遠程部署功能模塊,可選擇單臺設備進行作業(yè)部署,操作流程:選擇地塊—確認作業(yè)任務—選擇作業(yè)農藝—設置作業(yè)速度—選擇作業(yè)車輛—作業(yè)任務預覽—作業(yè)任務下發(fā)確認—開始作業(yè)。
作業(yè)任務信息統(tǒng)計,包括當日車輛的軌跡、發(fā)動機轉速、發(fā)動機扭矩、每小時油耗、燃油總消耗、工作時長、機油壓力、冷卻液溫度、電壓、作業(yè)面積總計、作業(yè)里程總計、作業(yè)時長總計、累計油耗等。
智能終端的信息統(tǒng)計模塊,包括農機類型、農機品牌、農機型號、農機農藝、農機馬力、歸屬信息、車輛調試參數(shù)等。搭載智能設備的統(tǒng)計,各個位置的攝像頭綁定及預覽、車輛歷史軌跡回放、速度變化趨勢圖、工況變化趨勢圖。
無人農場智能管控平臺作為無人農場運行的核心,可查看所有自動駕駛、無人駕駛系統(tǒng)用戶信息、車輛信息、自動駕駛參數(shù)信息、安裝信息、速度坐標面積等作業(yè)信息,作業(yè)軌跡、報警信息、作業(yè)類型等。以地理信息采集為基礎,在田塊上對各種智能傳感器采集的信息和在地塊上進行的各種農業(yè)生產活動進行分析展示,系統(tǒng)實現(xiàn)對農業(yè)生產的作業(yè)規(guī)劃,實現(xiàn)對智能裝備如無人駕駛裝備、變量噴灑裝備、測深施肥裝備的規(guī)劃,制定綜合的無人作業(yè)方案,實現(xiàn)人機協(xié)同,多機協(xié)同作業(yè),從而實現(xiàn)耕、種、管、收各個環(huán)節(jié)的無人化作業(yè)。
同時支持對系統(tǒng)平臺的數(shù)字化農業(yè)應用的拓展,通過部署數(shù)字化農業(yè)信息采集傳感器,實現(xiàn)農田基本信息采集,包括環(huán)境因素、土壤基本肥力、作物生長監(jiān)測、產量評估的智能感知,從而制定科學的基肥、追肥作業(yè)處方圖,實現(xiàn)作物全生育周期長勢監(jiān)測,作物產量分析和全年度綜合作業(yè)分析,結合智能農業(yè)裝備和智能傳感器的信息,對地塊上全作業(yè)季信息的采集,結合產量數(shù)據,得出全年度的分析報告,為用戶種地提供指導依據,同時可以積累多年份農業(yè)生產大數(shù)據,結合專家分析,建立農業(yè)生產模型。
通過對農業(yè)數(shù)據基礎設施的數(shù)據積累,建立相關作物生長模型、病蟲害預測模型等,通過模型來控制作物生產過程智能化,實現(xiàn)作物生產灌溉、施肥、植保等作業(yè)過程精準化,達到精耕細作的目的。
通過對上海市嘉定無人農場的實踐,無人農場建設還存在以下幾個方面的問題。
初期投入成本高。由于農業(yè)人口大量減少,現(xiàn)階段農業(yè)勞動力成本也逐步提高,但是無人農場需要前期投入大量智能化裝備,前期成本相對于勞動力仍然過高;無人農場大規(guī)模推廣應用也受到了前期投入成本過高的限制,新興技術成果需要產業(yè)政策的不斷扶持,才能進一步逐漸普及。
技術可靠性待提升。以減少對人的依賴為特征和目標的無人農場技術,需要穩(wěn)定和可靠的裝備作為支撐,因此需要加快對農業(yè)高端傳感器、大數(shù)據模型、人工智能軟硬件和裝備集成技術的進一步提升,加快集成應用與示范;推進農業(yè)大數(shù)據基礎數(shù)據庫的建設,建立并不斷完善具有自主知識產權的農業(yè)模型訓練數(shù)據集,形成成本更低也更符合國內農情的模型來指導我國的農業(yè)生產;利用高校和科研院所的科研優(yōu)勢,針對不同區(qū)域的氣候及作物品種、土壤性質等研發(fā)相應的技術裝備,通過“創(chuàng)新聯(lián)合體”的方式加快成果的推廣。
標準體系不夠完善。國外的智慧農業(yè)技術發(fā)展歷史較長,積累并形成了大量的無人農場技術標準體系,但是技術標準涉及的農藝都是建立在各國種植作物的種類和品種以及技術裝備基礎上的,國內無法直接應用,未來需要建立適應國情的無人農場技術標準體系,以促進我國無人農場的發(fā)展。