农业机械自动化作业系统集成技术与设计
2023-11-24刘禹博
刘禹博
(大连理工大学,辽宁 大连 116024)
0 引言
传统人力劳动在农业生产中存在劳动强度大、效率低下以及对人力资源产生依赖性等问题。随着现代农业快速发展和科技不断进步,农业机械自动化作业系统集成与优化技术成为农业生产的重要发展方向,此项技术可以显著提高农作物的生产效率和质量。
农业机械自动化作业系统集成与优化旨在将各种农业机械设备、传感器、监测系统以及信息技术相互融合,实现农业作业的智能化和自动化[1-3]。通过传感器技术的应用,农业机械能够实时感知农田的土壤状态、气象信息等关键数据,从而精确地进行施肥、灌溉、植保等作业操作[4-5]。农业机械基于监测系统可以保证其根据预设的参数和算法进行自主决策和调整,实现高效的作业控制和资源利用。综上所述,信息技术的应用则提供了数据收集、存储和分析能力,为农业生产决策提供科学依据。
本文重点探讨农业机械自动化作业系统的集成与优化,全面探讨关键技术和方法,通过实际案例展示其在现代农业中的应用。通过对农业机械自动化作业系统的深入研究和推广应用有望推动农业现代化进程,实现农业的高质量发展。
1 传感器技术在农业机械自动化作业中的应用
传感器技术是农业机械自动化作业的基础,同时也是农业监测系统及决策系统的基本条件,主要由传感器网络节点、汇聚节点及任务管理节点组成。传感器网络节点通常被部署在农田中,用于收集农业生产过程中的关键数据,如土壤湿度、温度、光照强度等,汇聚节点负责接收传感器节点发送的数据,并进行数据的聚合、压缩和存储,最后任务管理节点负责对传感器节点进行任务的分配和管理,调度传感器节点的工作时间和工作方式,最大化数据采集效率和准确性[6]。本章节将系统阐明传感器网络特性及需求,探讨传感器网络模型的设计与构建,在此基础上以农业物联网传感器网络系统的构建为例,详细分析其架构和功能。
1.1 传感器网络特性与需求
农业机械自动化作业对传感器网络有特定的特性和需求,主要体现在以下几个方面。
1)低功耗和长寿命。农业机械自动化作业通常需要长时间运行,因此传感器节点应具有低功耗的设计,以延长电池寿命,减少更换电池的频率,从而减少维护成本。
2)大规模部署和自组织性。传感器节点应具备自组织性,能够自动配置和重新组织网络,适应农田中不断变化的环境条件,保持网络的稳定性和可靠性。
3)高传输速率和实时性。农业机械自动化作业需要实时获取传感器数据,以支持决策和监测系统的实时调整。因此,传感器网络应该具备较高的传输速率,能够快速、可靠地传输大量数据,并保证数据的实时性和准确性。
4)数据安全和隐私保护。农业数据具有商业价值和隐私性,传感器网络应具备可靠的数据加密和访问控制机制,确保农业数据的机密性和完整性,防止数据泄露和恶意攻击[7]。
5)抗干扰和可靠性。农业机械自动化作业往往发生在复杂的农田环境中,存在各种干扰源,如电磁干扰、多径衰落等,因此,传感器网络应具备抗干扰能力,能够在复杂的环境条件下可靠地传输数据,保证数据的完整性和可靠性。
1.2 传感器网络模型设计
假设传感器由N个无线传感器节点组成,被部署在一个有限的作业区域进行周期性采集参数,其网络模型设计主要包括以下流程。
1.2.1 传感器网络规模
在传感器网络中,传感器节点的规模应该保持在较小范围内,通常建议不超过300个节点[8]。为了确保数据的可靠传输和及时处理,数据汇聚节点应该在监测区域中进行部署,缩短数据传输距离,减少数据传输延迟,有助于提高数据的传输效率和可靠性,减少中间节点的依赖。
1.2.2 传感器网络通信成功率
在传感器网络中,节点之间进行通信时,通信成功率可以服从公式(1),若网络中存在一条路径为h跳,第i跳的距离为di,节点通信半径为r
(1)
1.2.3 传感器网络耗能模型
无线通信过程中的耗能模型服从自由空间模型和多路衰减模型,即当收发节点间的距离d (2) Erx(k)=kEelec (3) 式中,Etr表示节点当前剩余能量,J;Eelec表示网络平均能量,J;εfs表示加权因子,可以根据网络节点规模和节点密度进行在线调整d0表示参考距离或参考距离常数,m。 传感器网络是获取田间信息的设备依托,同时也是实现各类农业机械自动化作业的基础条件,传感器网络的基本结构组成如图1所示,主要包括传感器硬件平台、软件系统、网关节点硬件平台、SQLite数据库和网关管理平台。 图1 传感器网络结构 1)传感器硬件平台。传感器硬件平台是传感器网络中的节点设备,用于感知和采集田间环境信息。这些传感器节点通常包含各种传感器模块,如温度传感器、湿度传感器、光照传感器等,用于测量田间的各种参数。 2)软件系统。软件系统是传感器网络的核心部分,用于管理和控制传感器节点的工作,主要包括嵌入式软件和上层应用软件。嵌入式软件运行在传感器节点上,负责数据采集、处理和通信等任务。上层应用软件用于数据分析、决策支持和远程监控等功能。 3)网关节点硬件平台。网关节点是传感器网络与外部网络(如互联网)进行连接的桥梁,负责接收传感器节点采集的数据,通过无线通信或有线连接将数据传输给上层系统,支持更复杂的数据处理和网络管理任务。 4)SQLite数据库。SQLite数据库用于存储和管理传感器节点采集的数据,为用户提供数据存储、查询和分析等功能,可以支持对历史数据的回溯和对实时数据的监测。数据库可以根据需要选择不同的类型,如关系型数据库或时序数据库,以满足数据存储和查询的需求。 5)网关管理平台。用于监控和管理传感器网络中的网关节点,实时监测网关节点的状态、数据传输情况和能量消耗等信息。网关管理平台可以提供对网关节点的配置、调度和故障诊断等功能,以确保传感器网络的正常运行。 传感器网络设计完成后,为了实现对田间传感器信息的实时监测,需要设计一个农业信息监测系统。本章节将重点探讨农业信息监测系统的总体结构及设计,通过有效的监测系统设计,可实现对田间传感器信息准确、及时的监测和分析,为农业机械自动化作业提供重要决策支持。 嵌入式网关是农业信息监测系统的中枢部分,起着连接田间传感器网络和上层系统的重要作用。 2.1.1 开发环境 为了方便快速地搭建开发环境,本文选择使用开源的Linux系统,并从网上下载适用于ARM架构的Linux版本(ARM-Linux)[9]。同时,为了进行交叉编译,本文还下载了版本为gcc-4.4.3的交叉编译工具。通过使用开源的Linux系统,可以充分利用其丰富的软件资源和开发工具,提高开发效率和灵活性。基本流程如下。 1)下载交叉编译工具链。使用以下命令从官方网站下载适用于ARM架构的交叉编译工具链 $ wget http://www.example.com/arm-linux-gcc.tar.gz $ tar -zxvf arm-linux-gcc.tar.gz 2)设置环境变量。将交叉编译工具链的路径添加到系统的环境变量中。在~/.bashrc文件中添加以下行 export PATH=$PATH:/path/to/arm-linux-gcc/bin 3)配置交叉编译工具链。进入交叉编译工具链的目录,并进行配置 $ cd /path/to/arm-linux-gcc/bin $ ./configure --target=arm-linux --prefix=/path/to/install $ make $ make install 4)测试编译环境。创建一个C程序,如hello.c #include int main() { printf("Hello, World!n"); return 0; } $ arm-linux-gcc hello.c -o hello 2.1.2 建立Linux系统平台 建立Linux系统平台的步骤包括选择合适的Linux发行版,下载相应的镜像文件并创建安装媒介,通过安装向导进行系统安装,配置和更新系统,安装所需软件包进行系统调优和安全性配置,以及定期进行系统维护。 2.1.3 加载配置文件 加载配置文件的过程包括确定配置文件位置、选择配置文件格式,加载配置文件,解析配置文件,存储配置参数,应用配置参数,以及处理错误和容错机制。通过此过程,应用程序能够读取和解析配置文件,提取出配置参数(图2),并将其应用到适当的功能和模块中,以满足应用程序的需求。同时考虑异常情况和错误处理,确保应用程序能够正常运行并给出适当的反馈[10]。 图2 加载配置文件部分程序代码 服务器端总体设计,主要包括图形界面层、控制层、服务层和底层。 1)图形界面层。图形界面层负责与用户进行交互,提供友好的用户界面,主要包括网页前端、桌面应用程序或移动应用程序,用于显示数据、接收用户输入并向控制层发送请求。 2)控制层。控制层是服务器端的核心模块,负责处理用户请求、协调各个模块之间的交互和控制流程,通过接收来自图形界面层的请求,并根据请求的类型进行相应的处理和响应。控制层可以包括路由器、控制器、中间件等组件,用于处理请求、验证用户身份、调用服务层提供的功能等。 3)服务层。提供业务逻辑的处理、数据操作、算法计算等功能,负责对接控制层的请求、执行相应操作、返回处理结果。服务层可以包括业务逻辑组件、数据访问对象、服务接口等[11]。 4)底层。底层是服务器端的基础设施层,提供底层支持和资源管理,主要包括数据库管理、文件系统操作、网络通信等,提供必要的资源和服务给上层模块使用。 客户端主要实现用户身份登录,进而进入监测系统实现实时监测。用户通过客户端登录可以方便地进行身份验证并进入实时监测服务,以获取和展示相关的田间信息,并根据需要进行操作和分析。基于人机交互原理开展客户端登录界面的设计如图3所示。 图3 基于人机交互下客户端登录界面的设计 多台农业机械设备通过相互传递信息进行任务分配,不同设备可以明确其他设备的位置和任务,避免产生冲突或重复作业[12]。例如,在田间作业中,设备可以通过通信系统相互交流位置信息,避免相互碰撞,并根据当前任务情况进行作业路径规划,通过互相传递信息和任务分配,实现更高效的作业效果[13-14]。 随着机器人技术的不断进步,农业机械自动化作业系统中机器人的应用将逐渐增多[15]。机器人能够实现更复杂的农业作业任务,机器人系统通过视觉识别和智能算法,准确识别并开展田间任务,如果实采摘、剪枝、病虫害监测等,减轻人力劳动压力,提高作业效率和精度。 农业机械自动化作业系统将越来越注重环境友好和可持续发展,减少农药和化肥使用量,采用更加环保的作业方式与技术,降低对土壤、水源和生态环境的影响[16-17]。同时,系统还将积极采用可再生能源和能源节约技术,降低能源消耗和碳排放,实现绿色农业的目标。 农业机械自动化作业系统的集成与优化是推动农业现代化的重要方向。本文从传感器网络、农业信息监测系统进行了探讨,主要得到以下结论。 1)传感器网络是农业机械自动化作业的基础,通过传感器节点、汇聚节点和任务管理的组合,实现对田间信息的采集和监测。同时,传感器网络的规模应保持在较小范围内,以确保通信的成功率。 2)农业信息监测系统是传感器网络的重要组成部分,通过嵌入式网关和相应的操作系统,实现对传感器信息的实时监测和数据处理。通过配置文件的加载和管理,灵活地对系统进行配置和调整。 3)未来农业机械自动化作业应逐步实现多机协同作业,将机器人技术引进农业生产中,以实现复杂的农业作业任务,实现农业生产智能化、高效化和可持续发展。1.3 农业传感器网络应用系统的开发
2 农业信息技术及监测系统的实现
2.1 嵌入式网关系统设计
2.2 服务器端设计
2.3 客户端的设计与实现
3 农业机械自动化作业系统发展趋势
3.1 多机器协作与协同作业
3.2 机器人技术的应用
3.3 环境友好与可持续发展
4 结论