大田除草機器人研究進(jìn)展詳細(xì)介紹

大田除草機器人研究進(jìn)展詳細(xì)介紹研究背景意義傳統(tǒng)的中耕鋤草機主要解決行間鋤草問題。由于株間苗草集聚，機械鋤草難度較大，目前主要依靠人工，導(dǎo)致勞動成本高且效率低。智能株間鋤草機器人是一種能夠?qū)崟r識別作物行和苗草信息，并能控國內(nèi)外研究現(xiàn)狀用的限制，并規(guī)劃在2005年前將5～10%的土地實現(xiàn)有機種植，同時日益增加的市場需求也促進(jìn)了該技術(shù)的發(fā)展[83]加拿大以及中國等國也相繼開展株間智能鋤草的研究。2002年瑞典哈爾穆斯塔德大學(xué)的Aastrand等研制了一種基于機器±2厘米[83]2003年英國克蘭菲爾德大學(xué)Home研制了一種擺動株間鋤草系統(tǒng)，平均株距為300毫米，前進(jìn)速度在4千米/小時以下時鋤草效果良好，8千米/小時情況下有17%的作物根區(qū)域被鋤刀入侵[84]。2014年西班牙塞維利亞大學(xué)的Pérez等設(shè)計了一款協(xié)作株間鋤草機器人，1.2千米/小時為最佳的工作速度，8小時連續(xù)作業(yè)傷苗率為0.5%[85]。20毫秒[86]機械化科學(xué)研究院的毛文華等人采用基于多特征的田間雜草識別方89-98%，耗時為157~252毫秒[87]8%[88]中國農(nóng)業(yè)大學(xué)黃小龍設(shè)計的一種旋轉(zhuǎn)盤株間鋤刀，鋤草率為88.6%，傷苗率為1.6%[89]。關(guān)鍵技術(shù)與研究熱點對行技術(shù)工對行和自動對行，人工對行主要依賴于拖拉機駕駛員的駕駛技術(shù)。機載體導(dǎo)航技術(shù)主要依賴GPS或機器視覺對載體進(jìn)行路徑規(guī)劃和導(dǎo)苗草信息獲取技術(shù)苗草信息獲取技術(shù)可分為3類：機器視覺技術(shù)、地理信息系統(tǒng)（GIS）技術(shù)和近距離傳感器實時檢測技術(shù)。雜草和作物的辨別主要依靠機器視覺技術(shù)實現(xiàn)[90-92]。GIS技術(shù)是采用裝配GPS的播種機或移栽機記錄每棵作物的位置GPS坐標(biāo)配合里程值信息對作物位置進(jìn)行實時跟蹤，并控制株間鋤刀相應(yīng)動作。GIS方法對作物繪制的地理種子地圖，由于地圖繪制與鋤草作業(yè)并不在同一個時間近距離傳感器檢測技術(shù)主要是通過使用近距離傳感對作物進(jìn)行識別和定位，此類傳感器的優(yōu)點是成本較低，操作方便，系統(tǒng)簡單。但該類傳感器只有當(dāng)作物靠近時才能檢測出來，因此無預(yù)判功能；且對機器響應(yīng)速度提出更高要求；同時機器前進(jìn)速度受到限制。鋤草裝置根據(jù)株間鋤草裝置是否有動力源可分為被動鋤草裝置和主動鋤草裝存在問題與發(fā)展策略存在問題的問題主要包括（系統(tǒng)實時性降低（（鋤草裝置的研制過于簡單。（液動鋤草系統(tǒng)油源易受污染。液壓供應(yīng)主要通過拖拉機配備的液壓輸（）電驅(qū)和氣動鋤草系統(tǒng)，受到能源供給的限制，續(xù)航能力弱，不適宜大田鋤草作業(yè)（發(fā)展建議大田除草機器人發(fā)展建議包括以下幾點（（采用非）（3）