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智慧農業革新:慣性感測驅動精準生產
 

【作者: Tzeno Galchev】   2025年10月18日 星期六

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現代智慧農業正積極擁抱技術革新和自動化,慣性感測器在多種應用場景中發揮著重要作用,可助力機器人導航、預測維護與動物監測。


隨著全球人口不斷成長,為了在永續的前提下保障糧食供應,現代智慧農業正積極擁抱技術革新和自動化。慣性感測器在多種應用場景中發揮著重要作用,而精密慣性測量單元則為農業領域中包括自動駕駛拖拉機、採摘機器人、無人機等日益增加的機器人應用提供導航和穩定控制。


此外,寬頻慣性感測器可用於所有此類複雜機械設備的預測性維護,同時,慣性感測器可支援實現各種邊緣感知模式,如動物追蹤、乳牛生理檢測和生命體徵監測等。


2050年的世界人口預計將接近100億,而要滿足人們生活水準不斷提升的需求,全球糧食生產必須比現在增加70%。然而,農業市場正面臨前所未有的挑戰。在許多發達國家和發展中國家,農業勞動力持續減少。年輕一代正逐漸遠離傳統農耕,導致勞動力成本持續上升。


氣候變化加劇了挑戰,不可預測的天氣模式、土壤退化和水資源短缺嚴重威脅著全球農業耕作者。農業企業必須提升產量、減少浪費並優化成本,以滿足需求並保持競爭力。科技的進步為此提供了重要支援。人工智能(AI)、機器學習(ML)、機器人技術和物聯網(IoT)的興起,使得智慧農業的自動化更加可行且更具成本效益。如今,農業耕作者可以借助資料驅動分析來改善決策。


隨著機器人收割和無人機輔助監測等自動化系統的引入,農耕作業變得更加快捷高效,減少了對人工的依賴。精準農業技術改善了土壤狀況和播種精度,促進作物生長,提高畝產量。智慧灌溉和施肥系統則可有效減少水和肥料的浪費,並實現成本節約和資源保護。


在智慧農業領域,慣性感測器發揮著多重關鍵作用。首先,慣性感測器能夠提供有關加速度、方向和位置的即時資料,進而提升自動和半自動農用車輛的駕駛效率。慣性測量單元(IMU)在GPS的輔助下,廣泛用於拖拉機、機器人和無人機等陸地和空中載具的導航與操控,以及姿態和其他慣性狀態的監測,使這些載具能夠精準地沿著預定路徑完成播種、耕作和噴灑,有效降低成本,促進農業的永續發展。


其次,在牲畜管理中,慣性感測器可用於追蹤動物的運動和行為,使養殖戶能夠監測畜群的健康狀況,並檢測活動模式中的異常情況。最後,慣性感測器與AI的融合進一步增強了農業設備的預測性維護能力,有效減少了停機時間和維護成本。



圖一 : ADIS16576慣性參考系
圖一 : ADIS16576慣性參考系

微機電系統(MEMS)技術的進步帶來了性能的增強,使得MEMS IMU成為可擴展自動駕駛汽車(AV)平台的關鍵元件。MEMS IMU通常用於運動控制系統中的回饋感測元件,典型應用包括自動駕駛汽車中的導航控制(GNC),以及智慧農具(如噴霧器、播種機、鏟鬥、刀片)的指向控制。當用於回饋感測元件時,MEMS IMU性能會直接影響系統的精度。


ADIS16576是一款MEMS IMU,在功能整合和核心感測器性能方面均實現重大突破(圖一),尤其以振動校正誤差(VRE)的改善最為顯著,陀螺儀VRE和加速度計VRE分別改善了10倍和50倍。MEMS IMU的基本功能是繞三個相互正交軸(滾動、俯仰、偏航)提供三軸角速率感測,並沿著三個正交軸提供三軸線性加速度感測。加速度計提供平均(或靜態)角度估計,而積分陀螺儀測量提供即時角位移。


系統處理器將這兩個角度估計源融合,為GNC或指向控制系統產生可靠的回饋控制資訊。以此種方式工作時,在4g rms的振動下,1.3 mg的加速度計VRE表示GNC平台可以保持優於0.1°的姿態角,而無需任何其他感測功能的協助。這對於無人機而言非常有用,特別是那些振動水準會隨推力顯著變化的無人機。


在陀螺儀中,VRE會導致偏置發生快速且持續的變化,進而產生錯誤的運動校正行為,在最壞情況下甚至會造成平台不穩定。上一代元件在8g rms下的VRE回應可能超過300°/h,而ADIS16576的回應為12°/h,因此其他系統感測模式的估計/校正負擔得以大幅減輕。


此款MEMS IMU最重要的功能改進之一是可變的外部同步。透過導入使用者可編程的時脈功能,系統開發者現在可以使用較慢的系統級參考(例如GPS或影像同步)來驅動4000 Hz IMU資料採樣。這既實現了與每秒脈衝數(PPS)或感知感測參考的緊密耦合,又保留更高資料採樣所提供的各種數文書處理選項。


在圖二和圖三的示例中,自動駕駛汽車平台使用20 Hz GPS參考和200×比例因數來產生4000 Hz的內部採樣速率。此外,該系統展示如何使用晶片抽取濾波器將輸出資料速率降為原來的1/20(200 Hz)。在更富於動態變化的場景中,例如作物巡檢無人機在有風條件下作業時,系統處理器可能需要以最大採樣速率讀取和處理資料,以確保穩定性和操控性。



圖二 : ADIS16576訊號鏈和外部同步輸入
圖二 : ADIS16576訊號鏈和外部同步輸入

圖三 : 比例同步模式下ADIS16576的時序圖
圖三 : 比例同步模式下ADIS16576的時序圖

慣性感測器還在物聯網系統中發揮著關鍵作用,此類系統可用於持續監測動物的位置和生理狀況。典型安裝形式包括釘在耳朵、尾巴或身體上的標籤,或是戴在脖子上的智慧項圈。此類標籤不僅可以協助管理畜群位置,更重要的是,還能持續提供動物的健康資料,例如活躍度、進食時間和呼吸頻率。


此外,新型標籤具備追蹤心率及其他生命體徵的能力。頸戴項圈已成為檢測牛隻反芻、跛行和其他狀況的重要工具。此類物聯網系統的核心要求之一是低功耗,因為維護大規模畜群的電池(包括可充電電池或一次性電池)任務繁瑣且困難。


ADXL366此款三軸加速度計採用內部穩壓設計,可以直接連接到電池,其最低工作電壓為1.1 V,能夠以100 Hz的頻率提供運動資料,能耗僅為約1 μW。此一能耗水準低於鈕扣型電池的自放電水準。


當用於頸戴項圈時,此款加速度計可以在低功耗和低雜訊模式之間進行調整,提供的最小訊號介於3 mg到8 mg rms,足以區分咀嚼、反芻和呼吸頻率(RR)。


ADXL380具備增強的生命體徵監測能力,在4 kHz頻寬內的工作雜訊水準幾乎降低了兩個數量級。在200 Hz頻寬下進行同等頻寬比較,此款加速度計的等效雜訊為0.4 mg rms。高訊號雜訊比(SNR)加上寬頻寬,使得此款三軸加速度計可以化身為「聽診器」,透過心衝擊描記圖收集心率資訊,或擷取與呼吸、消化和其他生理功能相關的各種雜訊。表一列出上述兩款加速度計的比較結果。


表一:超低功耗加速度計與超低雜訊加速度計的並排比較

產品

滿量程
範圍g

解析度
(位元)

電流µA

工作電流μA

雜訊200 Hz頻寬

頻寬Hz

ADXL366

28

14

0.18

0.89

8

200

ADXL380

416

16

33

340

0.4

4000


超低功耗慣性感測器的另一項核心能力是支援物聯網節點的系統級電源管理。ADXL366提供專用喚醒模式,能夠根據檢測到的運動曲線發出中斷,進而管理電子系統電源的通斷週期。典型配置可參見圖四。


加速度計提供豐富的可編程參數,不僅能配置所需的運動曲線,最重要的是能在全頻寬下喚醒和採樣,此功能對於避免混疊和誤檢非常重要。在喚醒模式下,ADXL366的功耗低至180 nA。利用此一優勢,高功耗感測器、無線電及其他元件可以在無需工作時關斷,進而延長感測器節點的使用壽命。


因此,為了實現預測性維護,加速度計需要滿足三個重要性能指標:低雜訊(早期預測)、高頻寬(檢測所有頻譜成分並支援故障分類)和夠高的測量範圍。然而最後一項要求經常被忽視,因為加速度的大小與頻率ω2成比例;如果不予考慮,高頻頻譜成分可能會使感測器飽和。全新ADXL382三軸數位加速度計具有高達60g的滿量程範圍、8 kHz頻寬和低於55 μg/√Hz的超低雜訊,可滿足所有三項要求。



圖四 : ADXL366配置為物聯網系統中的運動開關
圖四 : ADXL366配置為物聯網系統中的運動開關

最後要談的是慣性感測與AI分析的整合方案,整合的目的是在智慧農業領域實現預測性維護。現代農場規模不斷擴大,因而不得不依賴高資本支出的機械進行生產。此類設備不僅要精準無誤地運行,還必須經受住季節性農耕任務的惡劣環境和高強度作業的考驗。


在短暫的種植或收穫季節中,如果設備發生故障,可能會造成嚴重的經濟損失。例如播種機或收割機等精密設備,常常需要在風雨、塵土、泥濘、碎石等惡劣環境下作業。在這些環境中,關鍵振動特徵的變化可用於提前預測設備問題,然後在儘量不影響高峰期生產的時間內進行維護來解決問題。


機械振動分析(類似於牲畜的生命體徵監測)可用於精準定位機械元件中不同問題的故障模式和時間,例如軸承故障、軸未對準、不平衡、鬆動、齒輪故障和其他問題。假設軸承存在缺陷,如表面剝落或形狀偏離理想球體。每當這類缺陷與機器表面接觸時,都會在平台上產生一個衝擊,進而引發複雜的振動回應,其中既包含基頻成分,也包含寬頻成分。圖五以頻譜形式展示一個複雜的振動曲線。



圖五 : 常見機器故障的寬頻寬頻譜表示
圖五 : 常見機器故障的寬頻寬頻譜表示

結語

農業領域的自動化與技術進步,是因應全球糧食安全、勞動力短缺和環境永續性等嚴峻挑戰的關鍵力量。透過採用AI、機器人和精準農業等創新手段,農業生產將能夠提升效率、降低成本,確保糧食生產擁有一個更具永續的未來。


在農業技術生態中,慣性感測器提供核心感知能力,並發揮著關鍵作用。然而選擇感測器時必須謹慎,以確保感測器的性能和功能契合具體應用。


(本文作者Tzeno Galchev為ADI產品行銷與應用總監)


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