美国农业工程学科经历100多年的发展,为美国农业现代化做出重要贡献,对比跟踪美国该学科的发展,对我国农业工程学科的发展具有一定的借鉴意义。以美国康奈尔大学、普渡大学、爱荷华州立大学、加州大学戴维斯分校及伊利诺伊大学香槟分校...美国农业工程学科经历100多年的发展,为美国农业现代化做出重要贡献,对比跟踪美国该学科的发展,对我国农业工程学科的发展具有一定的借鉴意义。以美国康奈尔大学、普渡大学、爱荷华州立大学、加州大学戴维斯分校及伊利诺伊大学香槟分校五所大学2013—2016年发表的被Web of Science收录的论文为基础,通过数据聚类分析及统计等方法,分析美国该学科论文产出数量的变化趋势、该学科的研究热点、主要发表的刊物等。研究表明:美国一流高校农业工程学科论文产出相对稳定,年人均发表2~3篇SCI论文;面向科学问题的研究如模型、机理研究仍是学科研究热点;本学科所在学会的会刊是发表相关论文最多的刊物。本研究可为我国农业工程学科的规划发展提供借鉴与参考。展开更多
设施农业自主移动装备导航技术的研发对于设施农业的智能化升级具有举足轻重的意义,其面临的核心挑战在于如何在设施场景内部实现安全、高效和精确的移动。通过深入剖析国内外最新的研究动态,本研究旨在全面阐述设施农业自主移动装备导...设施农业自主移动装备导航技术的研发对于设施农业的智能化升级具有举足轻重的意义,其面临的核心挑战在于如何在设施场景内部实现安全、高效和精确的移动。通过深入剖析国内外最新的研究动态,本研究旨在全面阐述设施农业自主移动装备导航技术的发展脉络,并探讨其未来的发展趋势。首先梳理了设施农业自主移动装备导航技术的研究现状,重点分析了不同导航方式的优缺点,包括导轨式、循迹式以及基于实时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术的多源数据融合导航。在此基础上,进一步探讨了基于SLAM技术的多源数据融合导航在实时定位、地图构建以及路径规划等方面的最新研究进展。相关研究表明,传统的导轨式和循迹式导航方式虽然简单易行,但存在路线固定、安装成本高、作业范围受限等问题。相比之下,基于SLAM技术的多源数据融合导航则具有更高的灵活性和自主性,能够实现精准定位、智能避障以及自适应路径规划等功能,因此在设施农业自主移动装备领域具有广阔的应用前景。随着SLAM技术的不断发展和完善,基于多源数据融合导航的设施农业自主移动装备将迎来更加广阔的发展空间。同时,本研究也关注到这些技术在实际应用中可能存在的挑战和限制,如数据处理能力、算法优化等问题。最后,对我国设施农业自主移动装备导航技术的研发提出了几点展望:采用多源数据融合式导航技术,实现高精度定位与地图构建;引入人工智能、云计算与边缘计算等技术,提升自主移动装备对于复杂设施场景的识别和理解能力;通过全局路径规划和局部路径规划相结合,实现自主移动装备的自主决策和路径规划;通过智能避障技术,提高自主识别和避让障碍物能力,确保作业过程中的安全性与可靠性;深入研究多机协同、人机协同的自主移动装备,实现多任务协同作业,提升装备适用性和作业效率。该研究旨在为我国设施农业自主移动装备智能化发展提供有益的参考和借鉴。展开更多
文摘美国农业工程学科经历100多年的发展,为美国农业现代化做出重要贡献,对比跟踪美国该学科的发展,对我国农业工程学科的发展具有一定的借鉴意义。以美国康奈尔大学、普渡大学、爱荷华州立大学、加州大学戴维斯分校及伊利诺伊大学香槟分校五所大学2013—2016年发表的被Web of Science收录的论文为基础,通过数据聚类分析及统计等方法,分析美国该学科论文产出数量的变化趋势、该学科的研究热点、主要发表的刊物等。研究表明:美国一流高校农业工程学科论文产出相对稳定,年人均发表2~3篇SCI论文;面向科学问题的研究如模型、机理研究仍是学科研究热点;本学科所在学会的会刊是发表相关论文最多的刊物。本研究可为我国农业工程学科的规划发展提供借鉴与参考。
文摘设施农业自主移动装备导航技术的研发对于设施农业的智能化升级具有举足轻重的意义,其面临的核心挑战在于如何在设施场景内部实现安全、高效和精确的移动。通过深入剖析国内外最新的研究动态,本研究旨在全面阐述设施农业自主移动装备导航技术的发展脉络,并探讨其未来的发展趋势。首先梳理了设施农业自主移动装备导航技术的研究现状,重点分析了不同导航方式的优缺点,包括导轨式、循迹式以及基于实时定位与地图构建(simultaneous localization and mapping,SLAM)技术的多源数据融合导航。在此基础上,进一步探讨了基于SLAM技术的多源数据融合导航在实时定位、地图构建以及路径规划等方面的最新研究进展。相关研究表明,传统的导轨式和循迹式导航方式虽然简单易行,但存在路线固定、安装成本高、作业范围受限等问题。相比之下,基于SLAM技术的多源数据融合导航则具有更高的灵活性和自主性,能够实现精准定位、智能避障以及自适应路径规划等功能,因此在设施农业自主移动装备领域具有广阔的应用前景。随着SLAM技术的不断发展和完善,基于多源数据融合导航的设施农业自主移动装备将迎来更加广阔的发展空间。同时,本研究也关注到这些技术在实际应用中可能存在的挑战和限制,如数据处理能力、算法优化等问题。最后,对我国设施农业自主移动装备导航技术的研发提出了几点展望:采用多源数据融合式导航技术,实现高精度定位与地图构建;引入人工智能、云计算与边缘计算等技术,提升自主移动装备对于复杂设施场景的识别和理解能力;通过全局路径规划和局部路径规划相结合,实现自主移动装备的自主决策和路径规划;通过智能避障技术,提高自主识别和避让障碍物能力,确保作业过程中的安全性与可靠性;深入研究多机协同、人机协同的自主移动装备,实现多任务协同作业,提升装备适用性和作业效率。该研究旨在为我国设施农业自主移动装备智能化发展提供有益的参考和借鉴。
