综述：人工智能技术在联合收割机整个技术链条中的应用：系统综述 徐振英、 任瑞雪、 毛佳仪、 于云、 陈进、 雷英军、 韩丽玲、 范伟、 陈超、 王云

《Agriculture》：The Application of AI Technology Across the Entire Technical Chain of Combine Harvesters: A Systematic Review Zhen-Ying Xu, Rui-Xue Ren, Jia-Yi Mao, Yun Yu, Jin Chen, Ying-Jun Lei, Li-Ling Han, Wei Fan, Chao Chen and Yun Wang

　　

摘要

作为复杂的农业机械，传统的联合收割机在运行过程中面临诸多挑战，因为它们依赖于人工观察。为了满足现代农业的需求，智能联合收割机应运而生。智能传感技术通过多传感器融合和深度学习来监测作物的倒伏情况、进料速度、损失率以及杂质含量。在条件不佳的情况下，多源数据融合策略可以提高感知的可靠性。信息处理和决策能力使得操作参数能够动态优化，从而减少收获损失。多台机器的协同工作将单台机器的操作转变为机群控制，而远程监控则利用云边协作架构实现状态可视化、远程控制以及故障的预测性维护。无人操作则借助高精度定位和智能路径规划来提升机群效率和覆盖范围。然而，该领域仍存在一些常见问题，包括对多源异构数据的实时处理能力不足、对复杂农艺场景的适应能力较弱，以及经济可行性有限。在这篇综述中，我们探讨了包括智能感知、智能决策与协调、远程监控以及无人操作在内的整个技术链。我们对这些系统的现状及其面临的挑战进行了对比分析，为未来的研究和工业应用提供了系统的参考依据。