農(nóng)業(yè)機械 無人駕駛協(xié)同系統(tǒng)架構(gòu)規(guī)范（征求意見稿）

T/CAAMMXXXX—202X/T/NJXXXX—201本文件適用于農(nóng)業(yè)機械無人駕駛協(xié)同系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計、研制、下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期的對應(yīng)版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文全域定位導(dǎo)航Whole-Areapositioningnavig基于多種定位技術(shù)融合，無論在衛(wèi)星信號良好的空曠區(qū)域，還是室內(nèi)、大棚、樹林等衛(wèi)星信號缺失的“數(shù)-云-端”協(xié)同Data-Cloud-EndCollaboration規(guī)劃、農(nóng)機狀態(tài)監(jiān)控和作業(yè)監(jiān)控；“端”指智能化邊緣終端，搭載農(nóng)機上實現(xiàn)農(nóng)機無人駕駛和自主作業(yè)。T/CAAMMXXXX—202X/T/NJXXXX—202在云平臺對農(nóng)機的作業(yè)路徑進行手工打點生成作業(yè)路徑，或根據(jù)作業(yè)地點自動生成地圖無縫拼接SeamlessMapMerging對于不同區(qū)域、不同數(shù)據(jù)來源的多張地圖高精度拼接成一張地圖，實現(xiàn)拼接縫隙高度縮小以至于完全環(huán)境傳感器Environmentalsens本文指農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中常用的用來檢測空氣、土壤、太陽輻射、雨淋等環(huán)境特征指標的高質(zhì)量儀器，常用RTK：實時動態(tài)測量（Realtimekinematic）IMU：慣性傳感器（InertialMeasurementUniLoRa：遠距離無線電（LongRangeRadio）SLAM：即時定位與地圖構(gòu)建（SimultaneousLocalizationandM立體感知、路徑規(guī)劃、作業(yè)任務(wù)監(jiān)管、多源數(shù)據(jù)采集與分析挖掘的開放型無人化智慧農(nóng)場綜合管理系統(tǒng)架和采集，并將處理后的數(shù)據(jù)上傳至云平臺。農(nóng)機車載類傳感器有激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、攝傳感器多源異構(gòu)的定位信息、環(huán)境信息、農(nóng)作物和養(yǎng)殖物的成長過程信息，進行清洗、篩選、格式化等預(yù)現(xiàn)虛擬資源管理、模糊控制，產(chǎn)生與決策控制相關(guān)的應(yīng)用層，包括智能路徑規(guī)劃、作業(yè)任務(wù)下發(fā)與管理、決策模型挖掘與多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)分陸基傳感陸基傳感T/CAAMMXXXX—202X/T/NJXXXX—204求系統(tǒng)在邊緣終端配備不同的傳感器。根據(jù)傳感數(shù)據(jù)的來源主要可分為三類：農(nóng)機車載傳感器、無人機機定位精度10cm（1σ);4.超聲波雷達用于實時感知農(nóng)機作業(yè)場景中障礙物信息，結(jié)合云平臺下發(fā)的作業(yè)路徑進行繞障局部路進行預(yù)處理和分析建模，分析挖掘出定位導(dǎo)航環(huán)境自適應(yīng)切換模型、農(nóng)作物生長模型、畜禽養(yǎng)殖模型，也可對大量農(nóng)機運動狀態(tài)信息、作業(yè)信息和故障信息進行分析，挖掘提煉出農(nóng)機故障模型，最終實現(xiàn)基于數(shù)決策模型挖掘與多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)分作業(yè)信息預(yù)處理通過云平臺控制頁面，即可輕松實現(xiàn)從數(shù)據(jù)標注到模型訓(xùn)練到最終的推理服務(wù)部署的端到端處理，大大提高AI算法的開發(fā)速度和管理能力，為無人農(nóng)場管控云平臺提供云平臺端系統(tǒng)組成框圖如圖3所示，在應(yīng)用層T/CAAMMXXXX—202X/T/NJXXXX—206b)室內(nèi)場景：室內(nèi)機庫、大棚內(nèi)定位精度應(yīng)優(yōu)于10cm（1σ)。（2）邊緣端具備主動上報和被動應(yīng)答功能，上b)不同場景同一時期數(shù)據(jù)生成的模型9.1多類傳感器數(shù)據(jù)處理的容錯性更高容錯性與系統(tǒng)魯棒性，不同定位方案的定位精度要求應(yīng)滿足下表。定義超出精度要求范圍的事件為系b)不同作業(yè)的場景不同時刻模型的泛化性能：T/CAAMMXXXX—202X/T/NJXXXX—208a）對同一場景不同時期數(shù)據(jù)生成的模型進行定位精度測試，其中同一場景指的是邊緣端采集的數(shù)據(jù)來源于同一果園、農(nóng)場等農(nóng)用場景，