综述：农业机械中导航技术的应用：回顾与展望

本综述系统回顾了农业机械导航技术的发展历程，将其划分为辅助导航、自主导航和智能导航三个阶段，并重点探讨了新兴的类脑导航技术（Brain-inspired Navigation）。文章详细分析了类脑导航的生物机制、系统架构及其在复杂农业环境中的应用潜力，包括环境感知、认知地图构建、路径规划、多智能体协同、农业大模型集成及专用芯片开发等方向。该研究为突破传统导航框架的限制、发展更智能、自适应和鲁棒的农业自主作业系统提供了重要参考和前瞻性视角。

　　

农业机械导航技术的发展历程

农业机械导航技术的发展经历了漫长的转型过程。随着技术进步和农业需求的提升，研究人员应用先进算法和硬件将传统机械转变为智能系统。根据导航自主性水平的分类原则，其发展可分为三个旅程：农业机械辅助导航、农业机械自主导航和农业机械智能导航。

辅助导航主要利用全球导航卫星系统（GNSS）为驾驶员提供实时位置信息和基本操作路线引导，可分为手动引导系统和自动引导系统。虽然辅助导航系统提高了作业精度，但其导航效果仍依赖于驾驶员的操作水平，自动化程度低，在复杂环境的高精度任务中存在明显局限。

自主导航技术通过环境感知、路径规划和跟踪控制等技术，使农业装备在无人干预情况下自主完成作业任务。其关键在于利用基于不同技术原理的传感器收集作业环境信息并准确确定车辆位置，进而设计路径规划算法。多种传感器（如IMU、视觉、激光雷达）的融合使用成为研究热点，显著提升了导航的自动化程度和精度。然而，在复杂多变的真实农业环境中，其适应性和鲁棒性仍面临挑战，尤其是在非结构化地形、天气引起的不确定性和多传感器融合方面。

智能导航代表了技术发展的新阶段，融合了人工智能技术，如深度学习、边缘计算等，以增强环境感知和决策能力。它超越了基于规则的自主性，引入了更高层次的认知能力，能够进行感知驱动推理、环境学习及自适应决策，显著提高了系统的鲁棒性、作业效率和整体自主性，是未来农业自动化的重要发展方向。

类脑导航技术

当前研究现状与系统模块

类脑导航（Brain-inspired Navigation），又称神经形态或仿生导航，是指模仿生物大脑认知功能的计算模型和策略。这些系统通常结合脉冲神经网络（SNN）、网格细胞（GCs）、位置细胞（PCs）和海马体启发的记忆结构等机制，以实现复杂和不确定环境中的空间感知、定位和决策。

类脑导航系统可借鉴大脑的多模态环境感知、空间导航神经机制和自主学习更新能力，分为三个模块：自主环境感知模块、空间认知记忆模块和规划控制模块。这些模块如同类脑导航机制的不同工作区域，协同形成一个高效、低成本、低功耗、高可靠性的无人移动平台类脑导航系统。

其生物机制源于哺乳动物大脑内的导航细胞。位置细胞（PCs）编码动物在环境中的特定位置，头方向细胞（HDCs）编码头部朝向信息，网格细胞（GCs）实现路径积分和认知地图构建。此外，还有时间细胞、速度细胞、边界细胞等，它们通过放电活动传递信息，协同实现高效、低耗的导航计算。

自主环境感知模块

该模块基于动物复杂的感知结构和精细的信息处理机制原理设计，包括开发多模态仿生传感器和类脑信息处理模型。类脑自主环境感知系统可以克服导航感知中单源信息和噪声的限制，提高信息处理效率。

仿生传感器，如仿生复眼传感器、仿生偏振光罗盘、仿生陀螺仪和神经形态相机（事件相机），模仿生物机制，具有高时间分辨率、低延迟、高动态范围等优点，能有效应对农业环境中光线变化、尘土等挑战。类脑算法，如脉冲神经网络（SNN）和连续吸引子神经网络（CANN），模拟大脑处理信息的过程和机制，使导航系统能更自然、高效地与外部环境交互。

空间认知学习模块

该模块利用不同的神经网络模型对各类导航细胞进行建模，模拟大脑的信息编码和计算功能，实现更高精度的定位和路径规划任务。类脑空间认知学习模块相比以往的导航计算模型，能以超低功耗实现更高精度的定位和路径规划任务。

例如，使用循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、脉冲神经网络（SNN）等来模拟网格细胞、位置细胞等的响应模式，构建类脑SLAM算法（如RatSLAM, NeuroSLAM），形成稀疏的环境认知地图，减少内存和计算消耗，并包含智能体的历史经验信息，有助于快速学习和决策。

规划与控制模块

该模块需要根据构建的认知地图为自主导航智能体规划路径，并控制其顺利到达目标点。类脑规划控制模块可以根据周围环境的变化实时学习更新认知地图并重新规划导航路线，实现自主移动设施导航系统的预测前馈和误差反馈。

它借鉴了大脑的记忆和学习神经计算机制，使机器能够制定适当的规划和决策策略。这些策略基于导航系统保留的先验经验以及从当前情况学习到的新场景特征，使系统能够有效适应各种农业场景。核心是使系统具备自学习能力，选择合适的类脑学习算法（如遵循赫布规则的STDP，或不遵循赫布规则的强化学习RL）对于实现高效的路径规划和决策至关重要。

类脑导航在农业领域的应用前景与挑战

类脑导航显示出在环境感知和空间认知方面的巨大潜力。模仿生物大脑先进的“内部GPS”导航机制，将神经科学研究转化为工程解决方案，为农业的智能化发展提供了新方向。

类脑感知农业环境

通过开发高效、低功耗的仿生传感器和类脑传感算法，可以克服农业机械导航系统感知模块的缺点，为提取农业环境丰富准确的特征提供强大支持。多模态信息融合的类脑导航技术对于提高农业环境感知精度、提供准确位置信息具有重要意义。其低功耗优势在处理农业海量传感数据方面也展现出广阔的应用前景。

实际挑战：仿生传感器和神经形态相机与农业机械的集成受到硬件成熟度、高成本以及缺乏标准化接口的限制。环境鲁棒性，特别是在变化的光照、尘土和地形条件下，仍然是一个关键问题。

基于类脑SLAM构建农业高维认知地图

类脑SLAM算法将感知到的自身运动状态和外部环境映射到认知空间，输出能够表征环境空间信息的认知地图。与传统SLAM算法相比，它能生成环境的稀疏表示，从而降低内存和计算消耗，并包含智能体的历史经验信息，有助于快速学习和决策。构建高维认知地图可以包含多维地理数据，提高农业机械导航和定位的准确性。

实际挑战：缺乏适用于训练和验证认知地图的大规模农业数据集，认知空间的高维性质带来的实时性能挑战，以及与现有GNSS和传感器平台集成需要跨领域适应。

跨农业场景的类脑导航路径规划决策

类脑规划决策系统基于大脑的记忆和学习神经计算机制开发，允许机器创建适当的规划和决策策略。这些策略具有高度的适应性和在不同农业场景间的可转移性，能够根据先验经验和当前学习到的新场景特征进行有效调整，从而增强农业机械在不同农业场景下的适应性和鲁棒性。

实际挑战：农业环境在地形、光照、作物类型和季节条件方面差异很大，这会阻碍学习算法的泛化能力。将长期记忆功能和反馈循环集成到在崎岖、资源有限条件下运行的机器中仍然是一个工程挑战。

多智能体协同类脑导航

受生物群体导航行为理论启发，类脑协同导航可以为解决多智能体协同导航系统中的高效信息传递挑战提供强大且低成本的解决方案。类脑导航技术能够快速处理多模态传感信息，为此类系统提供高精度、高效率、低能耗的解决方案。其固有的记忆和学习机制显著提高了多智能体协同导航期间路径规划的准确性和鲁棒性。

实际挑战：农村地区的通信基础设施通常不可靠，这直接影响智能体之间的实时信息交换。在异构智能体的情况下，协调变得更加困难。实现仿生群体行为需要精细调整的控制策略来平衡自主性和集中监督。

类脑导航与农业大模型的融合

类脑导航和农业大模型代表了人工智能在农业生产领域的新兴应用。两者的融合利用了两种技术的优势，通过数据共享、任务分解和软硬件协作，构建具有全局规划和实时调整能力的智能农业系统。农业大模型提供的地形和作物遥感数据与机械自身传感器数据结合，可提高类脑导航环境感知的准确性。类脑导航的操作数据也可反馈给农业大模型数据平台，优化其决策能力。

实际挑战：农业数据通常是稀疏和异构的，这限制了大模型的可迁移性。类脑系统需要实时适应性，这可能与大模型的计算需求相冲突。模型和导航系统之间的双向知识共享仍处于起步阶段。

无人农业机械的类脑芯片

类脑芯片采用存算一体架构和多核并行结构设计，具有处理速度快、尺寸紧凑、能耗低的特点。其集成的类脑导航算法受人类认知启发，具有更高的容错性、适应性和鲁棒性。在农业机械中，此类芯片可以显著提高响应速度和操作稳定性，其低功耗也支持在能源供应有限的偏远地区长期部署。

实际挑战：此类神经形态硬件的开发和制造成本高昂且技术要求高，限制了大规模部署。与现有农业机械系统的集成存在兼容性和标准化问题。在恶劣田间条件下的性能需要进一步验证。

结论与未来展望

类脑导航技术目前仍处于早期阶段，当前研究在脑神经结构和协作机制的理论理解及全面技术实施方面存在显著空白。然而，其在模拟人类认知和决策方面的潜力已在初步研究中得到证明。未来研究应侧重于提高导航系统的稳定性、降低成本，并探索与现有技术的融合，例如将类脑导航与多传感器融合相结合，以增强整个系统的准确性和鲁棒性。此外，跨学科合作对于推进类脑导航技术至关重要，需要神经科学、人工智能、农业工程和材料科学等领域的专家共同努力。随着技术的成熟，它可能为更智能、更精确的农业导航系统提供一条可行的道路。