對于農(nóng)業(yè)發(fā)展,機器人能做些什么?

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“海克斯科技”

“我一勺三花淡奶”

“全是科技與狠活兒啊，哥們兒”

“不能多加，多加了就要‘倒沫子’了！ ”

對于這些曾經(jīng)爆火的網(wǎng)絡(luò)熱詞，想必大家還仍然還留有深刻印象，去年在知名美食打假博主“辛吉飛”和“劉 慫”的宣傳下，食品行業(yè)添加劑內(nèi)幕被暴露、揭秘，食品安全問題引起人們重視。

“天然食品”“自己買菜做飯”一時間成為熱流， 人們對食用更多天然和有機食品的偏好迅速增加，這迫使農(nóng)業(yè)工業(yè)在處理雜草時使用更少的農(nóng)業(yè)化學(xué)品，同時保持作物的質(zhì)量和數(shù)量。

在傳統(tǒng)耕地耕作中， 由于雜草會與作物在土壤中競爭養(yǎng)分導(dǎo)致產(chǎn)量降低，大多數(shù)農(nóng)民都會使用除草劑等化學(xué)藥劑來控制、消除雜草。這種方式雖然迅捷有效，但同時也導(dǎo)致了越來越多的雜草種類“升級進(jìn)化”，抗除草劑性大大提升。此外，過多化學(xué)藥劑的使用通過增加土壤侵蝕和水污染對環(huán)境產(chǎn)生了負(fù)面影響，在植物表面也有所殘留。

對農(nóng)業(yè)而言，如何使用更清潔、環(huán)保、健康的策略來控制雜草、消除害蟲并跟蹤作物的狀況已成為行業(yè)未來發(fā)展的重要方向。

在過去十年，基于機器人平臺的雜草管理技術(shù)雖受到關(guān)注，但由于該工作內(nèi)容涉及不同作物、雜草種類、雜草分布和生長周期、生長環(huán)境以及對作物的影響等內(nèi)容，且多以來于深度學(xué)習(xí)，因此進(jìn)展緩慢且效果并不理想。

近日，波恩大學(xué)的一組研究人員開發(fā)了一個能夠進(jìn)行現(xiàn)場檢測和雜草管理的平臺BonnBot-I，為幫助農(nóng)民更有效地管理雜草和監(jiān)測農(nóng)作物帶來新的可能。

據(jù)了解，BonnBot-I。基礎(chǔ)平臺是一個輕型四輪驅(qū)動（4WD）和四輪轉(zhuǎn)向（4WS）系統(tǒng)的橫向系統(tǒng)。為了確保平臺能夠符合歐洲農(nóng)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的行間距離，且可監(jiān)測主要作物（甜菜 、小麥和玉米）的不同生長周期，和有足夠的空間來安裝復(fù)制的除草工具，該團(tuán)隊將橫向系統(tǒng)車輪中心到車輪中心的寬度設(shè)置為1.5米，垂直間隙設(shè)置為0.57m，長度設(shè)置為1.39米。

同時，該團(tuán)隊為BonnBot-I 配置了“定位和導(dǎo)航”、“機器人視覺”兩套傳感器， 在一系列傳感器的加持下，BonnBot-I不僅增強了最近發(fā)布的現(xiàn)場監(jiān)測技術(shù)的能力 ，工廠計數(shù)性能也得到了提高，將歸一化絕對誤差從8.3%降低到3.5%，降低到3.5%，降低了一半以上。

在末端執(zhí)行器的部署方面， BonnBot-I采用了獨立控制的高分辨率伊格斯線性算法，并配置有點噴噴嘴、機械套管、除草工具等不同末端，能夠改變針對當(dāng)前土壤和雜草種群的工具。

其線性執(zhí)行器和噴霧法控制可使用ROS操作的樹莓派3b，并確保最小動作延遲，系統(tǒng)中每個噴頭的最終運行時間總計為10-12ms。

其所配置的新型除草工具由一組復(fù)制的線性執(zhí)行器組成，并通過干預(yù)控制器單元進(jìn)行控制，可實現(xiàn)高精度的專業(yè)級現(xiàn)場干預(yù)，

在實驗測試環(huán)節(jié)， 該團(tuán)隊使用基于ROS的一對一尺度模擬和種專門為清除應(yīng)用程序和干預(yù)駕駛目的而開發(fā)的原生python模擬器兩種不同類型的周模擬框架進(jìn)行測試。

基于ros的仿真模型的演示（圖左），其中所有傳感器和執(zhí)行器都處于激活狀態(tài)。田間生成器允許團(tuán)隊創(chuàng)建具有不同植物大小和作物形狀的行作物田，模擬一個真實的田間。為了評估除草算法，團(tuán)隊還開發(fā)了一個基于Python的原生框架，它能夠模擬機器人的運動學(xué)，并生成具有不同雜草分布的合成作物行。這個框架使用Open3D和Pyglet python庫來渲染圖形，圖中顯示了一個簡化的規(guī)劃場景示例視圖（圖右）。團(tuán)隊使用這個環(huán)境來實現(xiàn)和評估不同的除草策略。

除卻雜草管理功能之外， BonnBot-I還可以穿越現(xiàn)場時監(jiān)視現(xiàn)場的狀態(tài) ，這補充了它作為除草平臺的關(guān)鍵功能。通過使用Mask-RCNN提供基于實例的分割、物種級信息(e。g.作物和雜草種類)和可見的表面積，并利用車輪測程法和相機參數(shù)利用幀之間的重投影，BonnBot-I能夠更準(zhǔn)確地跟蹤場景中的物體。測程儀和GPS信息與EKF的融合則提高了BonnBot-I現(xiàn)場檢測的精確性。

截止目前，該團(tuán)隊已在模擬田地中評估了 BonnBot-I 機器人，該田地反映了實際田地中農(nóng)作物的典型分布 。他們的初步發(fā)現(xiàn)很有希望，表明他們的 機器人 最終可能成為對農(nóng)民有用的技術(shù)。未來，該團(tuán)隊可以使用BonnBot-I的物理原型在現(xiàn)實環(huán)境中進(jìn)行進(jìn)一步的測試，以進(jìn)一步驗證其潛力。

來源：機器人大講堂

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