从自动驾驶拖拉机到除草机器人和人工智能数据收集，自动化机械正在彻底改变农业生产。虽然这些技术进步可以大大提高生产力，但它们也引发了有关安全措施和法规的新问题。为解决这些问题，伊利诺伊大学最近的一项研究回顾了当前有关自动化农业机械安全性的学术文献。基于对60多篇论文的回顾，研究人员确定了三个主要主题：环境感知、风险评估和缓解以及人为因素和人体工程学。

“大部分研究集中在第一类，环境感知。这些研究主要涉及机器如何感知环境中的障碍并对其做出反应。风险评估方面的工作有限说伊萨大学农业与生物工程系(ABE)助理教授，农业、消费者与环境科学学院和格兰杰工程学院的一部分。Issa是该论文的通讯作者。

自动化机器通过感知传感器检测物体，然后通过机器学习算法解释这些物体以指示设备停止、减速或改变方向。机器必须能够处理三种主要类型的障碍物：正面障碍物、负面障碍物和移动障碍物。正面障碍物是出现在地面之上的物体，例如岩石、树木和建筑物。负障碍是那些低于地面的障碍，例如沟渠和洞。移动或动态障碍物是那些突然出现的障碍物，例如人、动物或其他移动的机器。这些障碍可能有很大差异，具体取决于农作物的类型、该地区的特征和天气条件。

Issa和合著者ABE的博士生GuyRogerAby发现研究论文探索了各种不同的受体和传感器类型，包括3D激光扫描仪、超声波传感器、遥感、立体视觉、热像仪、高分辨率相机，和更多。每种类型都有优点和局限性，最有效的方法包括不同方法的组合。

“文学的趋势是使用多种类型的传感器，而不是仅仅使用一个传感器。这也是大多数公司正在采取的方向。考虑到农业机械所处的非常动态的环境，这对农业机械来说非常有意义，”Issa著名的。

“但是，还有很多问题需要解决。例如，传感器必须足够灵敏，以便在出现人或其他物体时立即停止。但是如果机器停止并且农民不在场，他们是否需要去回去检查传感器并重置机器?当遇到快速移动的障碍物时，例如路过的松鼠或鸟，这尤其具有挑战性。”

自动农用车面临着一些与自动驾驶汽车相同的挑战，但也存在显着差异。例如，农业呈现出比城市驾驶更复杂的环境，在城市驾驶道路是结构化和标记的。然而，Issa指出，其他司机的不稳定人类行为在城市道路上是一个问题，但在农业领域则不是一个因素。

只有少数研究论文涉及第二个主题，即风险评估技术和策略。Issa说这并不奇怪，因为工程中用于风险评估的大多数系统都依赖于历史数据。这对于农业自治系统尚不存在;关于它们如何运作以及内在风险是什么的公开数据很少。

“我们认为现有的安全标准不太适合自主系统。但目前正在努力修订现行标准，因此在几年内将会有新的和修订的标准，”他说。针对伤亡事故的安全法规属于联邦职业安全与健康管理局(OSHA)的管辖范围，但包括加利福尼亚州和印第安纳州在内的一些州也有自己的法规。

研究人员确定了关于第三个主题(人为因素和人体工程学)的有限数量的论文。

“这在农业中是一个特别具有挑战性的问题。在大多数制造业中，人机交互可以最小化。但一些农业机器人，如收割机和采摘机，被设计为与人类在同一空间工作。关于这方面的几篇论文主题从人体工程学的角度探讨了人机交互，重点关注如何改进机器设计以确保安全，”Issa说。

虽然自主机器人是一项新兴技术，但一些机器已经可以在市场上买到。例如，一家公司生产果园用自动喷雾器，自动驾驶拖拉机正在特定地区进行测试和实施。Issa和Aby总结道，自动化农业机械无疑将在未来几十年成为现代农业不可或缺的一部分，而强大的安全系统对于它们的广泛采用至关重要。

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