在中国城镇化浪潮下，土地流转也将成为土地高效集约化利用带来契机。未来农业，技术先行，无人农场技术模式是对农业未来的可持续发展进行的一种大胆的尝试与探索。该研究分析自主定位导航技术、在线专业传感器、工作障碍信息感知技术、路径规划决策技术、多机协同技术、自主作业和变量作业等技术的研究应用现状，研判农业大数据、智能决策系统和机器人作业装备等关键核心技术前沿和发展趋势，提出农业智能设备的专用传感器、精准操作决策控制系统、实用的智能设备仍然是无人农场实际应用的关键环节。研究表明无人农场技术模式当前存在基础数据积累不足、环境—作物—装备互作机理不明、智能装备多参数融合调控策略缺乏等重大问题，需要重点关注农业大数据、智能决策系统、机器人操作设备、无人农场领域示范等核心技术，为无人农场农业生产自动化、智能化和环境可持续性的优化发展提供了一定思路。

针对目前电动拖拉机续航能力不足、电源系统能耗高等问题，提出了一种基于蓄电池加超级电容辅能的复合电源系统能量优化控制策略。通过分析电动拖拉机复合电源系统的拓扑结构以及电动拖拉机多种作业工况阻力特性，选择了一种适合电动拖拉机的复合电源系统结构方案并设计了一种适合电动拖拉机的待测试工况，同时确定了该待测试工况下电动拖拉机驱动电机的功率需求。根据电动拖拉机复合电源系统主要动力组成部件的充放电特性，建立其相关数学模型，并在Simulink中搭建了电动拖拉机复合电源系统的仿真模型。另外，根据电动拖拉机在待测试工况下的负荷需求及复合电源系统的放电特性制定了复合电源系统能量控制模糊策略，并以蓄电池最大功率放电时的电流最低为优化目标，利用改进的遗传算法对模糊控制参数进行了优化，分别搭建了采用单电源、逻辑门限值控制策略等不同情况下复合电源系统的模型进行了对比仿真。结果表明：与采用单电源、逻辑门限值控制策略、模糊控制策略对比，利用改进遗传算法优化的模糊控制策略的蓄电池最大电流分别降低了63%、62.9%及43.9%；平均电流分别降低了24.8%、3.2%及8.5%，证明了该控制策略在降低蓄电池大电流放电、延长蓄电池使用寿命上的有效性。

农业机械自动导航是实现精准农业的有效途径，高精度路径跟踪控制是智能农机自主作业可靠性的重要保证。为提高不同路径曲率和初始误差条件下路径跟踪算法适应性，基于两种几何路径跟踪方法自适应切换提出一种几何路径跟踪组合算法。分析纯追踪和Stanley模型在U型路径跟踪中的稳态误差和收敛特性，在恒定速度下分别设置其最优几何路径跟踪参数，以跟踪误差和路径曲率为输入量设计路径跟踪方法切换逻辑，并采用往复式梭行路径对几何路径跟踪组合算法进行测试。搭建移动小车平台对所提算法有效性进行验证，跟踪结果表明当初始误差为2.5 m时，Stanley模型较纯追踪算法有更快的收敛速度，当直线和曲线路径作业速度为1.0 m/s和0.7 m/s时，纯追踪与Stanley具有相似直线段跟踪误差，但曲率突变时纯追踪和Stanley模型最大跟踪误差分别为12.0 cm及11.0 cm。路径跟踪组合算法有效减小曲率突变时路径跟踪误差，相同速度配置下梭行路径最大跟踪误差为9.0 cm，较纯追踪和Stanley分别减小25.0%和18.2%。几何路径跟踪组合算法减少前视距离和增益系数在线优化运算量与算法复杂度，可为复杂作业场景下农机自适应路径跟踪算法设计提供工程实现参考。

随着信息和智能制造技术的不断发展，农业生产进入自动化和智能化的时代。无人化智慧农场作为现代农业发展的重要方向，正面临机遇与挑战。无人机编队飞行控制技术作为无人农场重要支撑技术之一，在农田巡查、畜群管理、灌溉控制等领域为农业生产提供关键技术支持。本研究旨在分析无人机编队仿真飞行控制中各组成部分的数据交互方式，搭建并优化多旋翼无人机编队飞行仿真环境，以满足无人机编队的飞行控制在无人化智慧农场中的应用需求。通过分析无人机编队仿真飞行控制中ROS系统、PX4飞控，MAVROS通讯模块，以及Gazebo仿真环境之间的交互逻辑，搭建了基于XTDone开源仿真平台的多旋翼无人机编队飞行仿真环境，并实现了基于ROS系统、PX4飞控和Gazebo无人机编队的模型构建与飞行控制。在此基础上，利用激光雷达采集环境信息，在ROS分布式框架下进行软件算法的优化，实现了基于扫描匹配算法的SLAM功能和基于最优路径规划算法的导航功能。理论仿真及试验结果表明，该平台具有开源、低成本、可扩展、模块化等优点，所搭建的仿真环境可实现无人机的编队飞行控制、封闭环境二维地图的构建和自主导航飞行，并分析得出该仿真平台下无人机编队的单位飞行精度约为76%，累计飞行距离和飞行误差所构建回归模型的R²为0.830 9。研究结果证明了利用无人机编队协同飞行作业满足无人化智慧农场中常见农田作业需求的可行性，展示了无人机编队在无人化智慧农场中的应用效果和优势，为深层优化仿真飞行环境及拓展现代农业生产应用场景提供技术思路，在相关领域的研究和实践中也具有一定的借鉴和参考价值。

为解决在棉蚜种群预测与防治科研工作中人工计数难度大、效率低的问题，提出一种基于YOLO神经网络的棉蚜图像识别算法并集成为软件。首先，连续15 d使用手机拍摄人工接种的棉蚜图像，选择清晰的50张图像将其裁剪为6个子图像，再使用LabelImg软件进行人工标注得到训练集和测试集。然后，选择YOLOv5和YOLOv8系列的10种模型，训练参数设置相同（批次大小32，迭代100轮，初始学习率0.01，周期学习率0.01），使用AutoDL平台的服务器进行训练。最后，对训练好的模型进行测试，其中YOLOv8l模型综合性能表现最佳，mAP50达到了0.926。为了给用户提供方便易用的人机软件，使用PYQT5开发了软件的前端，实现了棉蚜图片的读取、计数、结果可视化和导出为Excel等功能。软件的后端采用了“拆分—检测—合并”的图像处理方式，保障了YOLO模型对小目标的检测效果。经过测试，该软件对于死棉蚜与活棉蚜计数的平均精度为0.945，展现出与人工计数相当的精度，具有较好的实用价值。该研究为棉蚜防治相关科研人员提供了一种智能化检测工具，也可为无人农场等场景中的精准作业提供关键作业信息。

种子分布信息检测是保证播种机性能的重要前提，为播种质量检测、定深定位施肥、田间除草和收获等作物生长全过程精准高效管理提供基础数据。计算机视觉技术通过从图像和视频数据中提取有意义的信息，并通过分析解释物理现象，在多个领域得到广泛应用。在系统分析现有文献基础上，从技术应用场景、硬件设备、软件处理算法等角度探讨了计算机视觉技术在种子分布信息检测领域的研究进展。研究发现，计算机视觉技术在种子分布信息检测中仍然存在准确性和稳定性的挑战，且种子分布信息检测需要实时性和大规模数据处理能力，而传统的算法和设备难以满足这些需求，数据融合和分析的能力仍然有待提高。种子分布信息的准确检测需要综合利用多种传感器数据，并进行有效的数据处理和分析，以获取更全面和准确的结果。针对上述问题，提出以下建议：首先，深度学习和机器学习算法应用的广泛性是关键，通过利用大规模的标注数据进行模型训练，可以提高算法的准确性和鲁棒性；其次，需要提高算法的适应性，针对不同的土壤条件、种子类型和光照变化进行优化，以确保算法在各种环境下都能有效工作；同时，发展多传感器数据融合技术，通过将图像数据与其他传感器数据（如激光扫描和热红外图像）进行融合，可以提供更全面和准确的种子分布信息。本研究旨在为未来计算机视觉在种子分布信息检测领域的发展提供参考。

随着人工成本的升高，采用智能化的现代设备代替人类完成一系列重复性的、枯燥的、甚至高强度的劳动是当前机器人研究的一个重要方向。分拣机器人作为农业机器人的重要分支，具有良好的发展潜力。为了实现替代人工将成熟度、大小不同的果实进行识别、分拣，运用STM32单片机、OpenMV机器视觉模块、ESP32单片机设计一款智能分拣果实机器人。OpenMV机器视觉模块采集果实的颜色、大小信息，判断水果是否成熟，STM32单片机控制机器人的运动以及机械臂执行相应的分拣程序，将水果分拣到指定容器，ESP32单片机将分拣数据上传到云端。机器人在设计过程中使用三维建模软件进行结构设计，建立三维模型并进行仿真分析。仿真结果表明在一定程度上能够实现分拣自动化、信息化、高效化。在研究中对实物进行多次、两个分拣点调试，一共分拣了24颗果实，对果实的分拣的成功率达到87.5%，研究结果表明分拣机器人能够实现精准分拣，且达到一定的可靠性和实用性，可以替代人类完成果实精准分拣的工作。