无人驾驶:收割机和运粮车配合精准作业
7月初的炎夏,华南农业大学增城教学科研基地的稻田郁郁葱葱。一辆无人驾驶喷雾机驶出机库,并充分展现出“智商”。机器经过两次灵活转弯到达田里,展开两侧长长的喷杆又缩了回去。它发现自己所在位置不对,重新调整位置再次打开喷杆开始作业,在半小时内完成了14亩水稻田的喷雾工作。
这个场景出现在近日由广州市科协与广州日报主办,广州市科学技术普及中心、华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室、广东广播电视台珠江经济台、广州喜扬扬传媒有限公司、新快报zaker广州承办的广州科普大讲坛第175期《“智慧农业”助力全面小康》中。中国工程院院士罗锡文表示,他面前的水稻田,在今年5月9日使用了无人驾驶水稻直播机完成播种,9月9日则是收获的时候。届时无人驾驶的收割机和运粮车将配合精准作业,误差可以控制在厘米级。
无人农场五大特点
耕种管收生产环节全覆盖;机库田间转移作业全自动;自动避障异况停车保安全;作物生产过程实时全监控;智能决策精准作业全无人。
专家观点
“无人驾驶只是无人农场的一种支撑技术,如果只是无人驾驶农机在田间跑两圈,那绝对不是无人农场。无人农场涉及生物技术、智能农机、信息技术三大技术领域。”
无人驾驶农机:1.3小时完成14亩水稻播种
“我在农村长大耕种管收这些农活我都干过。我的一个指头比常人短了几毫米,是之前割稻谷时受伤导致的。”深耕农业机械研究近半个世纪的罗锡文说,中国城镇化进程加快,农村劳动力仍存在季节性短缺,中国人把饭碗端在自己手上依然重要。而乡村振兴重要的是做好产业振兴,这需要改变农业作业方式。“谁来种田”和“怎样种田”的答案就是机械化和智能化。“铁牛要代替耕牛,智能控制要代替人脑操作。”他说。所以2004年起,罗锡文团队就开展了无人驾驶农业机械关键技术的研究。
经过十余年的研究,如今在华南农业大学增城教学科研基地的无人农场,无人驾驶播种机、无人驾驶高地隙宽幅喷雾机和无人驾驶收获机等高科技农机一一陈列。从外观上看,这些机器的与众不同之处,便是机身上的“蘑菇头”,那是实现北斗卫星高精度定位的关键装置。“我们的导航定位精度和导航控制精度已经和西方技术水平相当。在北斗全面组网完成后,导航定位准确程度还能更高。”罗锡文说。
智能农机干的农活也会更加出色。5月9日,无人驾驶播种机就在这片无人农场进行作业,它采用北斗卫星定位技术和融合定位算法来确定路线,何时转弯、何时下田都已经设计好了。如果作业途中遇上蹿出来的小动物,农机还能实现自动避障。在1.3小时内,这台播种机以精准的行距和穴距完成了14亩水稻田播种作业。
因为精准播种,无人农场的种植效果比人工好。田间更加通风透气,也可减少施肥打药,提高土地利用率。而且,人驾驶农机时难免偶尔会疲惫作业,而无人驾驶的智能农机则可以24小时连续作业。
预计未来五年进入推广阶段
令罗锡文感到开心的是,无人农场的建设不断深入人心,得到了业界的重视。以前的拖拉机没有安装导航系统,过去十年间在全国各地,罗锡文院士团队应农民的要求给拖拉机加装导航。而如今中国主要拖拉机厂都已实现出厂就自带导航。
“我们最近也接到不少电话,山东想搞小麦无人农场,三水想搞花生无人农场,这是个好事。”他说。
罗锡文说,无人农场要体现智能农机的作业效率,需要平整度高、面积辽阔的耕地,也需要新型经营主体扩大经营规模,进行连片种植。所以无人农场未来五年会在全国逐步推广,未来十年将加快推广,并且首先会在北方取得成果。
无人农场优势:无时空限制 可进行信息监测
无人农场上,无人驾驶的农机令人印象深刻。但罗锡文说,无人驾驶并不等于无人农场。“我总结了无人农场的五个特点,耕种管收生产环节全覆盖;机库田间转移作业全自动;自动避障异况停车保安全;作物生产过程实时全监控;智能决策精准作业全无人。”他说,无人驾驶只是无人农场的一种支撑技术,如果只是无人驾驶农机在田间跑两圈,那绝对不是无人农场。
据罗锡文介绍,无人农场涉及生物技术、智能农机、信息技术三大技术领域。首先生物技术在于要选择适合机械化作业的品种和栽培模式。智能农机主要是为实现无人作业和无人驾驶,农机要具有智能感知、智能导航和智能管理的功能。这意味着农机可以精准定位作业,还可根据农作物的情况进行打药施肥,而在系统后台则可以检测机器是否正常作业。
信息技术则是实现机器与人、机器与机器之间通讯的关键。“比如我在新疆开拖拉机,山东的厂家就能监测到拖拉机的运行问题,并提醒要更改某些作业参数。”罗锡文说。
在无人农场,一个农民同时操作几台机器作业不再是梦想。华南农业大学罗锡文院士团队教授胡炼告诉记者,“在无人农场,农户只需要在操作平台进行任务选择,并匹配各种农机。农机就会按照设定任务在不同时间自行作业,平台还会显示农机的作业情况。”
无人农场的农机已经不局限在地面,也在空中。罗锡文院士团队目前使用无人机来进行作物长势信息监测,获得养分丰缺、病虫害等信息。以水稻为例,无人机获得的信息在终端平台会以多光谱图像呈现。这些图像经过农学家所建立的决策知识系统分析,便形成作业处方图。变量施肥飞机会根据处方图规划航线一键起降,实现精准施肥。