智能农业机器人系统中的机电一体化设计与实现_刘梦茹.pdf

2026年第8期农机使用与维修25 智能农业机器人系统中的机电一体化设计与实现 刘梦茹 灵璧县高级职业技术学校 安徽灵壁234200 摘 要 农业机器人是提升农业生产效率 减轻劳动投入的重要装备 针对复杂农田环境下机器人自主作业中 感知信息利用不足 导航稳定性不高以及作业决策能力有待加强等问题 本文设计了一种基于PLC与CAN总 线分布式控制架构的智能农业机器人系统 系统采用模块化机械结构 并融合视觉 LiDAR 土壤湿度传感器和 IMU等多源信息 以增强机器人对作业环境的识别 定位和决策能力 研究中进一步结合路径规划与任务调度 方法 对机器人在田间场景下的自主作业过程进行了分析 试验结果表明 该系统在作业精度 运行效率和环境 适应性方面均表现较好 说明其在农业机器人应用中具有一定的可行性和推广基础 关键词 智能农业 机器人系统 机电一体化 控制技术 路径规划 中图分类号 S24 文献标识码 A doi 10 14031 j cnki njwx 2026 08 006 Design and implementation of mechatronics in intelligent agricultural robot system Liu Mengru Lingbi County Senior Vocational and Technical School Lingbi 234200 China Abstract Agricultural robots are important equipment for improving agricultural production efficiency and reducing labor input This paper designs an intelligent agricultural robot system based on PLC and CAN bus distributed control architec ture to address the problems of insufficient utilization of perception information low navigation stability and the need to strengthen job decision making ability in the autonomous operation of robots in complex farmland environments The system adopts a modular mechanical structure and integrates visual LiDAR Multi source information such as soil mois ture sensors and IMUs are used to enhance the robot s ability to recognize locate and make decisions in the working en vironment Further analysis was conducted on the autonomous operation process of robots in field scenes by combining path planning and task scheduling methods The experimental results show that the system performs well in terms of job accuracy operational efficiency and environmental adaptability indicating its feasibility and promotion foundation in agricultural robot applications Keywords intelligent agriculture robot system mechatronics integration control technology path planning 作者简介 刘梦茹 1997 女 安徽宿州人 本科 助理讲 师 研究方向为机电一体化 0 引言 农业机器人是提高农业生产效率 推动农业智 能化发展的重要组成部分 1 2 能够在复杂的农业 环境中高效 精确地完成播种 施肥 除草任务 提 高农业生产的自动化和智能化水平 目前 欧美等 发达国家的研究机构和企业针对农业机器人在导 航 环境感知 作业规划等核心技术问题进行系统 研究 通过融合视觉 激光雷达 LiDAR 惯性测量 单元 IMU 多源传感器 3 5 实现农业机器人在非 结构化农田环境中的高精度定位与环境建模 还可 以利用深度学习与SLAM 即时定位与地图构建 技 术 6 提高机器人自主导航与避障能力 目前 国内研究主要集中在农业机器人平台构 建 控制系统设计以及关键技术等方面 部分研究 聚焦于农业机器人机械结构的优化设计 7 8 通过 模块化设计提高机器人适应不同作业需求的灵活 性 另一部分研究侧重于控制算法与通信架构 基 于PLC CAN总线等工业控制技术构建分布式控制 系统 9 进一步提高系统的实时性与可靠性 本文在现有研究的基础上 提出一种基于PLC 与CAN总线的分布式控制架构 设计一种模块化的 机械结构 并结合多传感器融合技术开发了智能控 制系统 通过融合视觉 LiDAR和土壤湿度等多源 数据 优化农业机器人在复杂环境中的导航与作业 决策能力 实现高效的作业精度和稳定性 1 智能控制系统设计 1 1 基于PLC与CAN总线的分布式控制架构 基于PLC 可编程逻辑控制器 与CAN 控制器 局域网络 总线的分布式控制架构 是通过PLC控 制器与CAN总线协议 实现农业机器人各个子系统 之间的协作与数据传输 形成智能控制系统 如图1 所示 中央控制单位为PLC 通过CAN总线与各个 模块进行通信 实现任务调度 数据处理 故障检测 26 农机使用与维修2026年第8期 和系统监控 10 驱动控制模块主要是实现机器人 移动和其他目标工作 传感器模块是通过各类传感 器信息采集 输送至控制单元 然后输出决策信息 图1 基于PLC和CAN总线的分布式控制架构示意图 1 2 多传感器融合技术 多传感器融合技术通过集成来自不同类型传 感器的数据 提高系统的感知能力和决策精度 本 文主要使用视觉传感器 相机 LiDAR 激光雷 达 土壤湿度传感器和IMU 惯性测量单元 安装 位置如图2所示 视觉传感器可以生成图像识别信 息 LiDAR可以提供距离和障碍物信息 构建三维 地图 各类传感器数据通过控制系统进行采集 滤 波 匹配和融合后 弥补单一传感器感知范围有限 抗干扰能力不足的问题 为机器人自主导航 路径 规划 避障控制和作业决策提供数据支撑 图2 传感器安装位置示意图 2 路径规划与作业决策 2 1 路径规划算法的设计 路径规划算法的设计目标是在避免碰撞及满 足作业要求的情况下 选择最短的路径 降低作业 时间和能源消耗 本文使用动态窗口法 DWA 根 据机器人当前线速度 角速度以及最大加速度约 束 确定短时间内可以选择的速度范围 并结合机 器人运动学模型 对不同速度组合下的运动轨迹进 行预测 综合目标方向 障碍物距离 路径长度和速 度变化 11 12 选择评价函数值最优的轨迹作为机器 人下一步运动指令 2 2 动态障碍物避让与实时调度 动态障碍物避让与实时调度如图3所示 图3 动态避障与实时调度流程示意图 2026年第8期农机使用与维修27 系统通过GNSS LiDAR IMU 高清摄像头 ToF 传感器设备采集机器人周围环境 障碍物位置和自 身运动状态信息 并完成环境感知与定位 控制系 统根据机器人当前线速度 角速度和最大加速度约 束生成动态窗口 预测短时间内可能的运动轨迹 结合障碍物距离计算结果 对不同候选速度下的碰 撞风险进行评估 选择最优速度和行驶方向 13 14 3 系统集成与测试 3 1 试验设计与方法 1 播种深度误差 通过在机器人作业区域随 机选取多个播种点 测量每个点的播种深度与行 距 并与预设标准进行比较 如式 1 所示 Ed di d0 1 式中 Ed 第i个播种点的播种深度误差 cm di 第i个播种点的实际播种深度 cm d0 预设播种深度 cm 2 作业效率 记录机器人完成指定面积作业 所需的时间 与传统人工或机械作业的时间进行 对比 3 避障成功率 通过实时监控 评估机器人是 否成功避开障碍物 记录避障成功的次数 计算避 障成功率 3 2 结果与分析 3 2 1 玉米播种精度 试验中测得的播种深度与行距误差如表1所 示 大多数播种点的深度误差控制在 1 5 cm以 内 符合预设标准 行距误差较小 95 的播种点的 误差控制在 2 cm内 少部分播种点的误差超过了 3 cm 主要出现在机器人转向 避障或路径微调过程 中 并且由于土壤表面起伏 局部土壤松紧程度不 一致以及机器人行进过程中机体振动也会导致机 器出现一定的偏差 表1 玉米播种精度结果单位 cm 测量项目预设标准实际平均误差最小误差最大误差符合标准的播种点比例 播种深度3 0 5 1 5 0 8 2 2 93 行距20 2 1 8 1 3 90 3 2 2 作业效率 作业效率试验结果如图4所示 智能农业机器 人在1 hm2的土地上完成播种任务所需时间为 2 33 h 传统人工播种需要6 h 作业时间减少约 60 主要是由于智能农业机器人依靠自动导航 路 径规划 播种执行机构和作业调度系统 可以实现 连续稳定作业 减少人工操作中的停顿 重复劳动 和效率波动 图4 不同作业方式效率对比 3 2 3 避障成功率 测试结果表明 机器人在整个试验区域内遇到 32次障碍物 其中成功避开了28次 避障成功率达 到87 5 在一些复杂的环境下 机器人能够快速 检测到障碍物并实时调整路径 避免碰撞 然而 也有4次未能成功避开障碍物 图5 主要是由于 障碍物距离机体较近 且位于播种机构前进路径 上 系统在短时间内未能完成有效路径调整 导致 机具前端与障碍物发生干涉 虽然本文采用LiDAR ToF传感器和动态窗口法进行障碍物检测与路径规 划 但是在障碍物密集 作业空间受限或障碍物突 然出现在近距离区域时 系统仍可能存在避障响应 不足的问题 4 结论 本文设计并测试了一款智能农业机器人系统 主要针对玉米播种作业进行了路径规划 避障和作 业决策的优化 田间试验结果表明 机器人播种深 度和行距误差符合农艺要求 与传统人工播种相 比 效率提高约60 避障测试表明 机器人能够对 28 农机使用与维修2026年第8期 图5 避障失败示意图 多数障碍物进行识别和路径调整 但在障碍物密 集 距离较近或作业空间受限的情况下 仍存在避 障不成功的问题 未来可以进一步改进动态窗口法等路径规划 算法 提升机器人对近距离障碍物 密集障碍物和 突发障碍物的响应能力 降低避障失败概率 提高 田间作业安全性 参考文献 1 赵邑新 葛士垚 邱权 等 视觉导航小型农田作业 辅助机器人系统设计与实现 J 中国农机化学报 2026 47 4 177 186 2 赵龙莲 张佳创 李梅 等 基于粒子群优化与遗传 算法融合的农业机器人PID转向控制方法 J 农业 机械学报 2026 57 1 358 367 3 杨秀芳 吴忠林 姑丽排日 胡达拜迪 等 四轮驱 动全地形机器人移动底盘设计 J 中国农机化学报 2026 47 1 133 139 4 张克盛 王云德 王雷 等 AI加持下的智能除草视 觉导航方法研究及实现 J 农机使用与维修 2025 8 70 73 5 汪沛 罗佳龙 谢佳生 等 双螺旋驱动式机器人全 覆盖作业路径规划算法研究 J 农业机械学报 2025 56 12 645 656 6 Karamipour E Dehkordi S F Korayem M H Reconfigu rable mobile robot with adjustable width and length Con ceptual design motion equations and simulation J Journal of Intelligent Robotic Systems 2020 99 3 4 797 814 7 艾永勤 农业机器人与机电一体化技术的融合创新 J 农机使用与维修 2025 9 95 98 8 于珍珍 邹华芬 于德水 等 融合田间水热因子的 甘蔗产量GA BP预测模型 J 农业机械学报 2022 53 10 277 283 9 景壮壮 农业机器人与农业可持续发展的关系研究 J 农机使用与维修 2024 7 97 99 10 Bruzzone L Baggetta M Nodehi S E et al Functional design of a hybrid leg wheel track ground mobile robot J Machines 2021 9 1 10 11 王晓勇 农业机器人技术研究现状及关键配套技术 J 农机使用与维修 2024 3 88 90 12 Bai Y D Sun L Y Zhang M L Design and analysis of multistage adaptive lateral deformation tracked robot J Journal of Mechanical Science and Technology 2022 36 1 371 383 13 邓科 农业机器人技术在农业工程中的应用及发展趋 势 J 农机使用与维修 2023 9 94 97 14 肖坚星 王天海 王宁 等 农业机器人障碍物检测 与避障技术研究进展 J 农业工程学报 2025 41 13 35 49 05