69、农业与建筑机械的网络物理系统：现状与未来潜力

农业与建筑机械的网络物理系统：现状与未来潜力

1. 引言

过去，农业和建筑领域在特定时期经历了重大发展，这些时期被称为工业革命，每次工业革命都基于不同的发明或技术。自第三次工业革命以来，传感器和电子控制执行器的数量和质量大幅提升，新的连接技术实现了数据的快速传输，计算能力的增强也使得数据处理更加高效和复杂。这些因素共同促成了网络物理系统（CPS）的出现，它在网络实体和物理世界之间建立了紧密的联系。CPS能够提高机器人和自动化支持在工作任务中的应用，并且在未来发展中具有巨大潜力，在农业和建筑这两个移动机械领域，CPS将引领第四次工业革命，带来更高的运营效率、更好的安全性和更低的环境影响。

2. 挑战

• 农业机械面临的挑战 ：
  • 全球人口增长，对粮食的需求增加，但可耕地有限，因此农业需要提高产量并降低运营成本。过去几十年，农业机械的规模和速度不断提升，但高容量机器在处理具有不一致特性的田地或牲畜时，无法实现可持续作业。
  • 田地内部存在差异，如坡度、土壤性质和供水情况不同，因此需要精确适应这些局部变化的条件。精准农业（PA）应运而生，它基于CPS，通过传感器记录土壤、作物、牲畜、农业机械和环境的状态，将数据存储在数据库中，经过算法处理后，执行器根据获得的信息调整农业机械。
  • 虽然PA技术和系统已经在市场上存在，但整个网络物理农场管理系统的实际效率还有待证明，农民面临数据过多但不知如何应用的问题，因此对CPS的研究需求不断增加，特别是在数据融合以及新技术的开发和互联方面。
• 建筑机械面临的挑战 ：
  • 随着建筑工地规模增大、复杂度提高以及规划更加精确，建筑过程中各个增值步骤的互联变得尤为重要。多个机器同时在一个工地工作，一台机器的任务规格高度依赖于其他机器的结果，任何偏差都会影响整个过程。
  • 为了优化整个过程，需要快速适应新情况，实时获取信息，进行多标准性能评估。这就要求提高数据的可用性和增强各元素之间的连通性，CPS的进一步发展将带来更高的建筑自动化水平，从而实现过程的整体优化。

3. 移动机器的CPS

移动机器的CPS由物理和网络元素组成，通过连接接口进行通信。网络元素包括数据和算法，数据可以存储在中央服务器或分散的服务器网络中，算法用于处理通过数据传输或传感器获取的信息。物理部分由移动机器、执行器、被处理物品和工作环境组成，传感器负责监测这些物理元素，并将信息传输到网络元素进行处理，网络元素也可以向执行器发送指令。此外，全球环境和工人作为外部元素，也会与系统相互影响。工人通过人机界面（HMI）与移动机器进行通信。

4. 数据

• 数据类型 ：CPS中的数据可分为永久数据和临时数据。永久数据包括机器的基本几何和技术信息、地理地图和规划表面的3D数据等；临时数据包括车辆和工具的位置、速度、电机速度和当前燃料消耗等。此外，还有一些数据介于永久和临时之间，如天气条件、燃料和市场价格。
• 通信延迟与数据相关性 ：根据数据的时间特性，可以定义通信中的允许时间延迟。永久数据对通信时间要求不高，而临时数据可能需要实时通信，但实时传输所有临时数据是不现实的，因此只应在必要时传输相关数据，这主要取决于数据的相关性，而相关性又由经济和安全问题决定。
• 数据获取和使用级别 ：为了定义通信接口和协议，需要考虑数据获取和使用的级别。在农业和建筑机械领域，数据获取和使用级别可分为全球、区域、企业、现场、机器和执行器级别。不同级别包含的信息范围和详细程度不同，通信的复杂性也因此而异。目前，大多数通信基于具有中央元素的经典分层系统，但这种方式效率不高，未来将采用更复杂的通信策略，如智能互联子系统，以实现数据的高效使用，避免冗余和低效的数据传输。

级别	建筑	农业	数据示例
全球	互联网	互联网	加工产品的市场价格
区域	国家、州	国家、州	法律、天气、燃料价格
企业	企业内部网、公司	企业内部网、农场	车队物流、客户订单
现场	建筑工地	田地、谷仓、种植园	地理地图、土壤性质、天气
机器	建筑机械	农业机械	燃料、磨损、工作量、产量
执行器	传动系统、机械设备	传动系统、机械设备、绞车	负载、温度、磨损

mermaid图如下：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(永久数据):::process --> B(通信时间要求低):::process
    C(临时数据):::process --> D(可能需要实时通信):::process
    D --> E(按需传输相关数据):::process
    F(数据相关性):::process --> E
    G(经济问题):::process --> F
    H(安全问题):::process --> F

5. 关键技术

• 传感器技术 ：是实现移动机器CPS的关键技术之一，不同类型的传感器可以提供广泛的信息。常见的传感器用于监测机器的基本状态，如执行器位置、液压压力和流量、力和电机温度等；机器视觉传感器，如雷达、超声波传感器和光学传感器系统，可以收集环境信息，实现机器视觉；远程传感器利用电磁辐射、红外反射或电阻等原理，用于杂草测绘等；独立机器人，如无人机和地面机器人，也可以作为传感器载体。此外，为了适应移动机械的恶劣环境，传感器需要具备鲁棒性。
• 定位系统 ：用于在特定环境中定位机器或车辆，大多数定位系统基于距离测量。常见的定位系统包括全球导航卫星系统（GNSS），可以通过多种方法提高其精度，如实时动态（RTK）和使用额外的地面参考站。地面系统也可以单独使用，但需要更多的手动操作。此外，还可以通过光学识别周围物体来获取相对位置信息。
• 自动引导系统 ：在农业和建筑机械中，有两种自动引导系统非常重要，分别是自动转向系统和自动执行器控制系统。自动转向系统基于预编程或自动计算的路线以及全球和本地定位系统的信息，控制车辆的移动；自动执行器控制系统则用于控制多个执行器，特别是在需要同时控制多个执行器的情况下。
• 映射技术 ：映射的总体目标是获取特定区域的信息，并将其用于优化过程。在农业和建筑领域，映射的需求有所不同。农业中的映射通常指地理映射，主要关注土壤或肥料等加工产品的特性；建筑机械中，表面高度的信息更为重要。映射和地理映射结合了定位系统和传感器技术，根据传感器载体的不同，可以分为地面、车辆、空中和太空等类型。一般来说，不同的映射系统适用于不同大小的区域和所需的精度。

农业与建筑机械的网络物理系统：现状与未来潜力

6. 关键算法

关键算法在网络物理系统（CPS）中起着至关重要的作用，它能够智能且高效地处理和组合数据，从而定义出相应的策略。以下是几种在农业和建筑机械领域中常见的关键算法：
- 路径规划算法 ：在农业和建筑机械的作业过程中，如何规划出最优的行驶路径是提高作业效率的关键。路径规划算法可以根据机器的位置、目标位置以及环境信息，如障碍物的分布等，计算出一条安全、高效的行驶路径。例如，在农业的播种作业中，算法可以根据田地的形状、作物的种植布局等因素，规划出播种机的最佳行驶路线，避免重复行驶和遗漏区域，从而提高播种效率和质量。
- 任务分配算法 ：当多个机器同时在一个作业区域工作时，需要合理地分配任务，以确保整个作业过程的高效进行。任务分配算法可以根据机器的性能、任务的优先级以及当前的工作状态等因素，将不同的任务分配给最合适的机器。在建筑工地上，算法可以根据不同建筑机械的功能和负载能力，将挖掘、运输、浇筑等任务分配给相应的机器，避免机器的闲置和过度使用，提高整体的施工效率。
- 数据融合算法 ：由于在农业和建筑机械领域中，会使用到多种不同类型的传感器，这些传感器会产生大量的数据。数据融合算法可以将来自不同传感器的数据进行整合和处理，提取出更有价值的信息。在农业中，将土壤湿度传感器、气象传感器和作物生长传感器的数据进行融合，可以更准确地了解作物的生长环境和需求，从而实现精准的灌溉和施肥。

7. 典型应用案例分析

为了更好地理解CPS在农业和建筑机械领域的应用，下面分别分析一个典型的农业过程和一个典型的建筑过程。
- 农业过程 - 精准施肥 ：
- 数据采集 ：首先，利用各种传感器收集土壤和作物的相关数据。土壤传感器可以测量土壤的湿度、酸碱度、养分含量等信息；作物传感器可以检测作物的生长状况、病虫害情况等。同时，还可以通过气象传感器获取天气信息，如温度、湿度、光照等。
- 数据处理 ：将采集到的数据传输到CPS的数据库中，利用关键算法进行处理。通过数据融合算法，将不同传感器的数据进行整合，分析出土壤和作物的实际需求。然后，根据这些需求，利用任务分配算法确定施肥的时间、地点和施肥量。
- 执行操作 ：根据处理后的数据，CPS向施肥机的执行器发送指令，控制施肥机的施肥量和施肥位置。施肥机可以根据预先规划的路径，自动行驶到指定的位置，并按照计算出的施肥量进行精准施肥。
- 效果评估 ：在施肥过程中，持续监测土壤和作物的变化情况，评估施肥的效果。如果发现施肥效果不理想，可以及时调整施肥策略，进行二次施肥或采取其他措施。

步骤	操作内容	关键技术和算法
数据采集	利用土壤传感器、作物传感器和气象传感器收集数据	传感器技术
数据处理	整合数据，分析需求，确定施肥策略	数据融合算法、任务分配算法
执行操作	控制施肥机进行精准施肥	自动引导系统、执行器控制算法
效果评估	监测土壤和作物变化，调整施肥策略	数据分析算法

• 建筑过程 - 土方工程 ：
  • 规划设计 ：在土方工程开始之前，利用3D建模技术创建建筑工地的虚拟模型，确定土方的开挖和回填区域、坡度和高度等参数。同时，利用定位系统确定各个施工设备的初始位置和目标位置。
  • 数据采集 ：在施工过程中，使用传感器实时监测施工设备的位置、姿态、运动状态等信息，以及土壤的性质、含水量等参数。通过这些数据，可以及时了解施工进度和质量。
  • 实时控制 ：根据采集到的数据，利用关键算法进行实时控制。通过路径规划算法，为施工设备规划最优的行驶路径；通过任务分配算法，合理分配各个设备的任务；通过执行器控制算法，精确控制施工设备的操作，如挖掘机的挖掘深度和力度、推土机的推土方向和速度等。
  • 协同作业 ：多个施工设备之间需要进行协同作业，以确保整个土方工程的顺利进行。CPS可以通过通信网络实现设备之间的信息共享和协同控制。当一台挖掘机完成一个区域的挖掘任务后，系统可以自动通知推土机进行平整作业，提高施工效率和质量。

mermaid图如下：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(规划设计):::process --> B(数据采集):::process
    B --> C(实时控制):::process
    C --> D(协同作业):::process
    E(3D建模技术):::process --> A
    F(定位系统):::process --> A
    G(传感器技术):::process --> B
    H(路径规划算法):::process --> C
    I(任务分配算法):::process --> C
    J(执行器控制算法):::process --> C
    K(通信网络):::process --> D

8. 总结与展望

CPS在农业和建筑机械领域具有巨大的应用潜力，它可以提高运营效率、增强过程效率、提升安全性并减少环境影响。通过关键技术和关键算法的应用，可以实现精准农业和建筑过程的优化。然而，目前CPS在实际应用中还面临一些挑战，如数据处理和分析能力的不足、通信网络的稳定性问题以及系统的集成和互操作性等。未来，随着技术的不断发展和创新，CPS将不断完善和普及，为农业和建筑行业带来更多的变革和发展机遇。我们可以期待看到更加智能化、自动化和可持续的农业和建筑生产模式的出现。