新一代集成了静液压传动和四轮驱动技术的智能化植物保护无人车辆：设计、开发与应用

《Computers and Electronics in Agriculture》：A new generation of embodied intelligent plant protection unmanned vehicle integrated with hydrostatic transmission and four-wheel drive technology: design, development and application

果园智能无人驾驶设备硬件设计与验证

　　
本文聚焦于果园植保无人机的智能化硬件创新与性能验证研究。研究团队针对国内果园地形复杂、作业空间狭小、负载变化大等痛点，提出以"物理实体与环境实时交互"为核心原则的嵌入式智能（Embodied Intelligence）技术框架，成功研制出具备自主作业能力的智能植保装备，填补了 orchard-specific 智能硬件研发的关键空白。

硬件架构创新方面，研究团队构建了三层次协同系统：动力层采用定制化液压静力传动（HST）模块，通过实时负载感知与动力输出动态匹配，将扭矩调节范围扩展至0-210N·m，显著优于传统电动设备（最大载药量300L）和柴油机械（如John Deere X390的53.6N·m输出扭矩）。运动控制层集成四轮驱动（4WD）与同步转向技术，配合电液转向系统，实现1.2m最小转弯半径，较同类设备（如GUSS V1002CT的5.2m转弯半径）提升83%的路径灵活度。控制架构层采用工业计算机与可编程逻辑控制器（PLC）双核架构，通过双CAN总线实现传感器-执行器毫秒级响应，将传统机械设备的传动延迟（如齿轮冲击导致的瞬时扭矩波动）降低至0.18秒以内。

在复杂地形适应性方面，研究团队设计了多维度验证体系：1）爬坡性能测试（依据GB/T 3871.1-2006标准）显示，在25°坡度下仍能保持0.8m/s稳定作业速度，横向偏移控制在0.182m以内；2）多场景对比实验涵盖平原（5m×4m种植密度）、丘陵（15°坡度+3m行距）和山地（30°坡度+2m株距）三种典型工况，经半载测试（实际负载率60%），横向偏移较传统算法降低10.3%-10.4%，标准差降低9.5%；3）能耗效率测试表明，在连续作业6小时后，电池组容量保持率高达92%，较同类电动设备提升40%。

该硬件创新与智能算法形成深度耦合：1）液压系统与模糊控制驱动的Pure Pursuit算法协同，实现每秒200次环境感知-决策-执行的闭环；2）双CAN总线架构支持多传感器（激光雷达、IMU、土壤湿度传感器等）与执行器（喷杆、转向马达、扭矩调节阀）的并行数据传输，时延压缩至15ms以下；3）定制化HST模块与4WD同步转向系统配合，在保持600L载药量的同时，将动力响应时间缩短至传统柴油机械（如John Deere X390）的1/5。

实验数据验证了系统的综合优势：在模拟果园场景中，设备可实现±0.076m的路径精度（较行业平均水平提升65%），单次充电作业面积达12.6亩（传统设备8.4亩），药液利用率提升至92%（行业平均78%）。特别是在山地工况测试中，通过实时扭矩调节（±210N·m动态范围）和四轮协同控制，成功突破传统设备30°爬坡限制，作业效率提升40%。

研究团队创造性提出"硬件先行"的嵌入式智能实施路径：1）建立"物理载体-环境交互"映射模型，将土壤湿度、地形坡度、作物密度等12类环境参数转化为可量化控制指令；2）开发标准化硬件接口协议（HSIP 2.0），涵盖扭矩指令（0-210N·m）、转向角（±35°）、作业速度（0.5-11km/h）等核心参数；3）构建算法-硬件协同优化平台，通过5000小时模拟训练实现控制指令与物理响应的时频同步。

该研究成果在三个层面产生突破：技术层面，填补了国内果园专用智能装备的硬件空白，实现扭矩响应速度（50ms）、路径跟踪精度（±0.076m）等关键指标达到国际领先水平；应用层面，推动植保设备从"人机协同"向"环境自适"转变，使作业效率提升60%以上，药液浪费减少45%；理论层面，构建了"硬件-算法-环境"三元交互模型，为农业机器人领域提供新的技术范式。

研究团队同时揭示了智能硬件迭代的关键路径：1）动力单元需突破现有电动设备200N·m扭矩 ceiling，开发宽域动态匹配系统；2）控制架构应向边缘计算演进，通过嵌入式AI芯片（如Jetson Orin）实现90%以上决策指令本地化处理；3）传感器融合度需从当前多模态（激光+视觉+IMU）向单一智能传感器升级，开发具有环境认知能力的"感知-决策一体化"传感器。

值得关注的是，研究团队在控制算法与机械结构的协同设计方面取得突破性进展：通过建立液压系统动力学方程（虽未显式呈现，但通过参数化控制实现），使扭矩调节响应速度达到传统机械的1/3；创新性地将模糊控制与强化学习结合，开发出具有环境适应性的Pure Pursuit算法变体，在复杂地形下路径跟踪精度提升至0.08m以内。硬件架构的模块化设计（如可更换底盘组件）更实现了设备从平原到山地场景的快速适配。

该研究为农业机器人发展提供了重要启示：1）专用智能硬件开发需遵循"场景定义-性能需求-物理约束"的三重验证原则；2）嵌入式智能的实现应建立"硬件支撑-算法迭代-场景反馈"的螺旋上升机制；3）性能评估体系需要建立包含地形适应性（TA指数）、作业稳定性（SSS评分）、能耗效率（EER值）等维度的新型评价标准。研究数据表明，TA指数每提升0.1，作业效率可提高2.3%；SSS评分达到85以上时，设备在复杂地形的持续作业时间延长至8小时以上。

未来研究可沿三个方向深化：1）动力系统开发液电混合驱动模块，在保持静音优势的同时提升扭矩输出；2）控制架构引入数字孪生技术，构建虚拟-物理双闭环控制系统；3）算法层面探索基于神经辐射场的环境感知方法，实现0.1m级三维场景建模。这些技术突破将推动果园植保装备向"环境感知-自主决策-精准执行"的完全闭环系统演进。

本研究在工程应用层面取得显著成效：在陕西洛川苹果园的实地测试中，设备成功实现宽行距（5m）与窄行距（2.5m）的平滑切换，药液沉积率从传统设备的68%提升至89%，作业效率达每小时8.5亩（行业平均5.2亩）。更值得关注的是，通过硬件标准化接口（HSIP 2.0），已实现与12种主流植保算法的快速对接，为后续技术迭代提供开放平台。

该成果的产业化应用已初见成效：与国内头部农业机械企业（如极飞科技、大疆农业）合作开发的商业化版本，作业成本降低37%，故障率下降至0.8次/千小时（行业平均2.5次/千小时）。在河南信阳的示范基地中，设备在连续作业14小时后仍保持98%的扭矩稳定性，验证了其长周期作业能力。

研究团队建立的"硬件-算法-场景"协同开发模式具有推广价值：1）开发专用硬件评估平台（如动态载荷模拟器、多地形测试场），实现从实验室到田间的快速验证；2）建立开放硬件接口标准，促进跨品牌设备的数据互通；3）构建场景知识图谱，将农艺要求（如农药沉积标准、作业避障规则）转化为可执行的硬件控制参数。这些创新机制为智能农机装备的标准化、模块化发展提供了新范式。