面向农机自动驾驶的大数据技术应用展望

1 概述

目前全球农机的发展趋势是具有自动驾驶系统的大型化、精准化农机，要求农机通过卫星和基站导航等手段具有一定的自动驾驶功能，要求农机操作人员具备更丰富的农机知识储备和更专业的农机操作技术。我国是农机大国，但在自动驾驶农机系统生产配套和操作人员知识体系上还相对落后。

国务院《全国农业现代化规划（2016—2020 年）》计划我国农作物耕种收的综合机械化率由2015 年的63%提高到2020 年的70%，并加快智能装备的推广应用，促进农业机械化提档升级，创建500个全程机械化示范县［1］。我国5G建设正在大规模展开，截至2019年底全国共建成5G 基站超13 万个，2020 年预计建成5G基站超过60～80 万个，几年内将实现全国范围的5G 信号的广域和密集覆盖。

利用5G 技术支撑的自动化驾驶农机可以通过实现农机驾驶的精确定位、远程的大数据回传、AI 智能分析等促进农机智能化发展，另外结合5G回传农机的高清视频、设备运行参数等，采用大数据分析可以实现从农机保养、农作物生产、收货等全流程化、全生命周期的科学管理，促进农业机械化发展的同时，降低专业农机操作人员的需求数量，加快我国农业现代化的发展步伐，缩小与发达国家技术水平的差距。

为了深入探讨5G 和大数据对自动驾驶农机的推动作用，将结合5G 和大数据，对农机自动驾驶技术的发展趋势进行阐述。

2 自动驾驶农机的发展现状

自动驾驶农机是以定位系统为核心技术，通过车载的转向控制装置和导航控制算法控制农机沿预定作业路线行走的农业机械。自动驾驶的智能化农业机械装备已成为当今世界农业装备发展的新潮流，是近几年来国际上农业科学研究的热点之一［2］。

欧美等发达国家的农机自动驾驶技术是随着90年代GPS 导航技术兴起的，已经历二三十年的发展历程，其主要技术是借助RTK（Real Time Kinematic）基站完成自动驾驶农机的定位和导航。RTK 是一种载波相位差分技术，RTK 基站通过数据通信链实时地把载波相位观测值和已知坐标送给附近工作的农机，农机根据接收到基准站和卫星的载波信号实时差分消除部分误差来提高定位精度［3］。

农机自动驾驶系统主要分为RTK 基站系统和农机车载系统2个部分，涉及RTK基站接收机、后台运算服务器、车载接收机、方向传感器、控制器等［4］，单点的RTK系统拓扑如图1所示。

图1 RTK自动导航拓扑图

目前自动驾驶农机在美国、德国、法国、丹麦、加拿大等国家发展比较成熟，有很多RTK 基站系统的运营公司，但收费较高，为了节约费用，在美国，一些农场主通过自行建设RTK基站，搭建自动导航平台［5］。

我国农机自动驾驶导航系统的市场在2000 年以后开始逐步发展，商业的农机自动驾驶系统由国内科研院所开始牵头研制并逐步市场化，主要功能为通过卫星定位实现农机直线作业路线的自动跟踪行走［6］，典型应用场景为新疆地区棉花覆膜播种、东北地区起垄、内蒙地区马铃薯播种等。我国农机自动驾驶和导航发展总体相对比较落后，主要原因是种植规模化低、导航RTK 基站较少且价格较高等。未来随着5G的深入部署，利用5G 导航、5G 大数据回传等技术优势，可以有效推动农机自动驾驶市场的发展。

3 农机自动驾驶中的5G关键技术及平台设计

5G 技术在农机自动驾驶中的应用主要包括精确定位、视频大数据回传等。

3.1 5G精确定位技术

由于传统基于RTK 基站的农机定位系统在我国的发展落后于欧美发达国家，5G的精确定位技术将弥补这一不足。5G 的精确定位技术是5G 发展过程中的一项增强技术，依托大规模天线、波束赋形和毫米波等方法综合实现，未来在5G基站密度和覆盖足够良好的情况下可以达到或超过RTK基站系统的定位精度。

3GPP 早在R13、R14 版中就已开展针对3G 和4G室内定位技术增强的研究，增强了RAT 定位方法，完善了非RAT的室内定位方法等［7］。由于没有对定位至关重要的同步技术深入研究和标准化，4G定位精度不高。3GPP R16 版本开始对5G 定位进行了定义，并将在3GPP R17版本中进行细化，在2020年3季度开始进行标准的完善，涵盖内容包括：工业园区定位、物联网/车联网定位、3D 定位、厘米级别的定位、终端相位定位［8］。关于定位的精度，欧盟地平线计划在5G 按步骤实现从30 cm、10 cm、1 cm的定位精度［9］，如表1所示。

具体方法是在大规模天线、波束赋形、毫米波、卫星导航等多种技术的基础上，结合更先进的数学算法进行精确定位。

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