科创中国

农业智能化在国外发达国家已经相当普及，并达到了相当高的水准，我国则相对比较落后，处于一个刚起步的阶段。在农业智能化发展过程中，信息采集是当前无人农场、智慧果园和智能温室综合管理的一项重要环节。当前，为了获取精准的环境信息、气象信息、植物病虫害信息等，主要通过在农场、果园和温室安装大量的传感器设备的方式获取信息，传感设备整体数量庞大、价格昂贵，不适合大范围、长期使用。

为了进一步降低信息采集成本，提高同类传感器在不同作业环境中的综合利用率，本团队研制了一款多场景信息采集智能机器人，该机器人采用大功率电力输出和四轮差速驱动，具有通过性强、爬坡角度大、转弯半径小等显著优势，可实现手动远程遥控和自主定位导航，进一步可满足大田、果园和温室多场景、多模式作业应用。

多场景信息采集智能机器人信息传送与处理模块基于5G通信模块与阿里云服务器研发，采用多节点、分布式通信，具有低延时、低成本、多线程、安全性高等优点。多场景信息采集智能机器人自主定位导航方面，基于Autoware开源框架设计，采用多传感器融合的三维激光雷达SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法完成果园高精度地图绘制。同时，为了方便激光雷达、视觉传感器、RTK/GNSS、光谱仪、温湿度计、风速仪等传感器应用，机器人上平台提供了航空接口、以太网接口、CAN接口、USB接口等多种常用传感器接口以及不同电压输出接口和传感器安装法兰。

目前，国内外在信息采集机器人方面的研究相对较少，尤其多场景通用式信息采集智能机器人研发处于空白。本团队研究的多场景信息采集智能机器人不仅填补了该领域的研究空白，同时极大地降低了智慧农业信息采集成本。

本团队研制多场景信息采集智能机器人可实时采集作业场景环境、气象、病虫害等多源数据信息。在数据传输方面，采用5G通信技术实现数据交互，数据传输速率最高可达10GB/秒，最低延迟可达1毫秒。数据处理方面，传统的果园智能农机数据处理一般都基于高性能工控机，不仅价格昂贵，并且面对多源大数据处理时，计算能力依旧捉襟见肘，本研究所设计的多场景信息采集智能机器人数据处理系统基于阿里云服务器完成搭建，整套系统运行于阿里云的飞天操作系统，具有计算性能可弹性伸缩，存储空间可扩展，网络配置可自定义的低耦合特性，并且实例规格、磁盘、网络、操作系统等作为云服务器ECS的组成部分，可像搭积木一样任意组合卸载，满足用户的多样化需求。机器人自主定位导航方面，整体基于开源自动驾驶框架Autoware研发，利用多线激光雷达、RTK、IMU（Inertial Measurement Unit）等传感器采集果园环境信息，通过三维激光SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法构建果园高精度地图，并基于此高精度地图完成机器人全局路径规划，机器人在果园的实时重定位采用NDT（Normal Distributions Transform）算法实现，局部路径规划方面，机器人采用局部代价地图和DWA（Dynamic Window Approach）算法实现避障导航，机器人定位导航精度不超过±10cm，避障距离≤1.5m。

本项目研制的多场景信息采集智能机器人可应用于大田、果园和温室，器人前后共安装了四个功率为200W的直流无刷伺服电机，并配备了1:30的减速箱，为机器人移动提供了足够的动力，机器人空载最高速度可达1.5m/s。机器人驱动形式为四轮独立驱动，采用四轮差速转向，可实现原地转弯。除以上之外，机器人的动力模块还采用了充气胶轮与独立悬挂的复合设计，使得巡检机器人具有很强的通过性和地面适应性，机器人爬坡角度达30°，最小离地间隙135mm，可满足巡检机器人在不同的地面灵活运动。

在数据传输方面，采用5G通信技术实现数据交互，数据传输速率最高可达10GB/秒，最低延迟可达1毫秒。数据处理方面，本研究所设计的多场景信息采集智能机器人数据处理系统基于阿里云服务器完成搭建，整套系统运行于阿里云的飞天操作系统，具有计算性能可弹性伸缩，存储空间可扩展，网络配置可自定义的低耦合特性，并且实例规格、磁盘、网络、操作系统等作为云服务器ECS的组成部分，可像搭积木一样任意组合卸载，满足用户的多样化需求。

机器人自主定位导航方面，整体基于开源自动驾驶框架Autoware研发，利用多线激光雷达、RTK、IMU（Inertial Measurement Unit）等传感器采集果园环境信息，通过三维激光SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）算法构建果园高精度地图，并基于此高精度地图完成机器人全局路径规划，机器人在果园的实时重定位采用NDT（Normal Distributions Transform）算法实现，局部路径规划方面，机器人采用局部代价地图和DWA（Dynamic Window Approach）算法实现避障导航，机器人定位导航精度不超过±10cm，避障距离≤1.5m。

为了进一步方便激光雷达、视觉传感器、RTK/GNSS、光谱仪、温湿度计、风速仪等传感器应用，机器人上平台提供了航空接口、以太网接口、CAN接口、USB接口等多种常用传感器接口以及不同电压输出接口和传感器安装法兰。

整体而言，本研究所设计的多场景信息采集智能机器人不仅可以实现在不同作业环境下的精准定位导航，同时还可配备不同传感器完成作业环境信息采集，进而极大降低了智慧农业建设成本，具有极高的应用性。

何雄奎，中国农业大学二级教授，博士生导师。现任中国农业大学农业无人机系统研究院院长、药械与施药技术研究中心主任、国际标准委员会植保机械与施药技术分委员会委员。负责项目中整体架构设计、空地协同作业系统开发、手眼采摘系统开发等工作。近5年主持多项国家自然科学基金项目和国家重点研发计划项目课题。排名第一获省部级科技奖励6项。获发明专利56项，主编专著15部，发表论文130余篇，制定国家、行业与地方标准13项。

刘亚佳，中国农业大学理学院副教授，博士生导师。参与项目中植保机械与施药技术研发，参与主持了国家自然科学基金项目、京津冀协同创新重大专项“高效节药植保装备研发与示范应用”、国家重点研发计划项目等项目。2016年至今国家梨产业体系机械化岗位团队成员。获专利11项，发表SCI/EI论文20余篇。获省部级科技奖励4项。

宋坚利，中国农业大学理学院副教授，博士生导师；现任中国农业大学农业无人机系统研究院副院长、中国植保学会植保机械与施药技术专业委员会秘书长、中国农药发展与应用协会植保机械与施药技术专业委员会秘书长、国家航空植保科技创新联盟副秘书长、国家农业自走式植保机械科技创新联盟副秘书长。主要从事项目中果园风送低量喷雾设备的研制，植保无人机喷雾系统开发、植保无人机作业性能测试与施药技术优化等工作。主持国家重点研发计划课题、国家自然科学基金、国家“863”项目课题等科研项目等11项，以第一作者或通讯作者发表SCI论文20余篇，获国家发明专利3项，获得省部级以上科研奖励2项。

王昌陵，中国农业大学理学院应用化学系讲师；中国农业大学农业无人机系统研究院办公室主任，兼任国际标准化组织植保机械与施药技术委员会植保无人飞机标准工作组、国际经济合作与发展组织植保无人飞机工作组、全国农机标委会植保无人飞机国际标准国内工作组成员。项目中负责高效精准植保机械与施药技术，长期从事农药喷施高效利用机制、智能施药系统、沉积飘移行为及测试方法研究。主持国家自然科学基金青年科学基金、中国博士后科学基金面上项目等项目5项，在国内外学术期刊公开发表论文25篇，授权专利2项、制定标准3项。

本项目在实施过程中，投入大量人力和物力，目前已经在北京、吉林、河北、河南、山东、浙江、安徽、湖北、新疆等十多个省市进行了示范应用和推广。本项目所设计的多场景信息采集智能机器人可同时装配十余种智能传感设备于一体，并且可实时完成数据采集与传送，因此，面对大范围场景使用，仅靠一台多场景信息采集智能机器人就可完成作业环境关键数据采集，极大降低了传感器使用效率。按照大田每10亩1套信息采集装备、果园每5亩1套信息采集装备、温室每间1套信息采集装备，本项目所设计的多场景信息采集智能机器人在大型智慧农业应用场景中可节省数倍成本，同时，强大的数据传输技术和数据处理平台，极大降低了人工使用成本和计算机硬件成本，经济效率极为显著。

为了加快产品的开发和应用，深度与政府、企业进行合作。政府方面，积极参与各地市农机与农艺部门大型演示现场，将新技术和新产品及时推广到一线，站在农业实际需求角度，深度挖去农民的智慧，完成技术升级和装备改造，通过校地合作让技术转化有方向。在企业方面，积极同行业大型企业合作，发挥企业主观能动性，以及高效制造能力，借鉴企业先进的设计和制造理念，为改产品的推广和应用铺垫基础，同时更好的适应科研技术产品到商品的转化，打通技术和装备转化不落地的壁垒，通过校企合作，完善改产品的制造工艺，实现技术与装备快速转化。

为了继续同各地企业和行业领军企业合作，争取各方面资金，优化产品结构和方案，针对不同地区、不同需求开发系列化植保装备。为百姓果园管理提供一台利器，为企业盈利提供可靠装备，为当地植保技术发展提供服务。