赵光农场无人驾驶农机再升级

<div style='font-size: 22px!important;line-height: 34px!important;text-align: justify!important;color: #000!important'>赵光农场无人驾驶农机再升级</div><div style='font-size: 14px!important;line-height: 22px!important;text-align: left!important;color: #777!important;margin-top: 20px;'>北大荒日报&nbsp&nbsp2025-06-27</div><div><img id='paperImg' style='max-width: 100%;height: auto' src='//img.founderfx.cn/epaper/202506/26/c9d744ce7c704009ae14a2257033d440/4.jpg' alt='' class='page-img'/></div><p> 本报讯（任忠良郝思文）连日来，赵光农场引入激光雷达与AI智能识别技术融合应用，成功开展无人驾驶农机系统升级测试，在智慧农业领域取得突破性进展，标志着传统农业机械化向智能化转型迈出关键一步。</p><p> 在这个农场农业科技园区，农技人员为新型无人驾驶农机加装了多线激光雷达，农机驾驶员现场演示了播种、中耕等标准化作业流程，系统同步采集了包括农机手操作习惯、田间障碍物分布、土壤墒情变化等10余类环境数据。研发团队针对传统无人驾驶系统存在的活体障碍物误判率高等技术瓶颈，创新采用点云数据与视觉特征融合算法，力争把系统对杂草、田垄边界及突发障碍物的综合识别准确率提升至90%以上。</p><p> “我们建立了涵盖地形特征、农作物生长周期、典型障碍物特征的动态数据模型。”项目负责人介绍，该模型通过机器学习持续优化路径规划算法，不仅实现厘米级定位精度，更在复杂田间环境中展现出强适应性。测试数据显示，优化后的系统较传统方案作业效率提升20%，紧急制动响应时间缩短至0.3秒，夜间作业安全性指标达到行业领先水平。截至目前，这个农场已完成春播场景验证，秋收季将拓展至玉米、大豆联合收获作业场景。</p>

<div style='font-size: 22px!important;line-height: 34px!important;text-align: justify!important;color: #000!important'>赵光农场无人驾驶农机再升级</div><div style='font-size: 14px!important;line-height: 22px!important;text-align: left!important;color: #777!important;margin-top: 20px;'>北大荒日报&nbsp&nbsp2025-06-27</div><p> 本报讯（任忠良郝思文）连日来，赵光农场引入激光雷达与AI智能识别技术融合应用，成功开展无人驾驶农机系统升级测试，在智慧农业领域取得突破性进展，标志着传统农业机械化向智能化转型迈出关键一步。</p><p> 在这个农场农业科技园区，农技人员为新型无人驾驶农机加装了多线激光雷达，农机驾驶员现场演示了播种、中耕等标准化作业流程，系统同步采集了包括农机手操作习惯、田间障碍物分布、土壤墒情变化等10余类环境数据。研发团队针对传统无人驾驶系统存在的活体障碍物误判率高等技术瓶颈，创新采用点云数据与视觉特征融合算法，力争把系统对杂草、田垄边界及突发障碍物的综合识别准确率提升至90%以上。</p><p> “我们建立了涵盖地形特征、农作物生长周期、典型障碍物特征的动态数据模型。”项目负责人介绍，该模型通过机器学习持续优化路径规划算法，不仅实现厘米级定位精度，更在复杂田间环境中展现出强适应性。测试数据显示，优化后的系统较传统方案作业效率提升20%，紧急制动响应时间缩短至0.3秒，夜间作业安全性指标达到行业领先水平。截至目前，这个农场已完成春播场景验证，秋收季将拓展至玉米、大豆联合收获作业场景。</p>