27、低成本自动化机械助力小规模农民实现可持续发展目标

低成本自动化机械助力小规模农民实现可持续发展目标

在当今社会,可持续发展目标旨在提高农业部门的生产力和资源利用率。然而,农业部门正面临着气候变化和劳动力短缺的双重挑战。随着全球人口的增长,粮食安全变得至关重要,但全球农业产业却面临着劳动力和农民短缺以及劳动力成本上升的问题。

1. 农业现状与挑战

全球农业劳动力短缺问题十分严峻。从 1950 年到 2000 年,美国的家庭农场劳动力从 760 万减少到 206 万,雇佣农场员工从 233 万减少到 113 万。2005 年至 2020 年,欧盟 - N13 的农业工人从 1300 万减少到 700 万。日本在 2009 年至 2015 年期间,农业就业总人数从 242 万减少到 208 万,其中 65 岁以上人群占农业劳动力的 48%。亚洲其他国家,如中国、印度、巴基斯坦等,农业劳动力也大幅下降。

气候变化也直接影响了粮食生产力。例如,湿地水稻移栽由于气候和降雨频繁中断变得困难,劳动力向工业转移也使得在农业旺季进行移栽、播种和收获变得棘手。

2. 自动化解决方案的必要性

自动化、传感器技术、人工智能和物联网的发展为解决农业劳动力问题提供了途径。农场机械化有潜力增加农业家庭收入、改善粮食安全和减少贫困,有助于实现可持续发展目标。农民越来越倾向于使用半自动化或部分自动化的机器,因为它们可靠、精确,能提高作业的及时性和效率。

3. 农业机械自动化的基本原理
  • 控制和导航系统 :利用导航传感器创建导航系统,通过传感器确定设备的位置和姿态,实现机械的横向和纵向控制。高精度、低成本的全球导航卫星系统(GNS
【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模与仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建与控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态与位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制与轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化与控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学与科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究与对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码与仿真模型,动手实践飞行器建模与控制流程,重点关注动力学方程的实现与控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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