Intelligent Agricultural Tracked Mobile Robot for In-Situ Soil Macronutrient Profiling and Precision Decision Support

方法

履带底盘+7合1电化学探头+GPS/ESP32，边缘Python专家系统。

发现

机器人可爬坡超30度，检测相对偏差低于4.1%，可自动生成变量施肥量。

机会点

可延伸至多机协同、在线校准与长期田间验证，构建实时土壤数字孪生施肥闭环。

传统农业土壤诊断严重依赖人工取芯及后续集中式化学实验室光谱分析，造成数天延迟，妨碍了对时间敏感的施肥决策。本文介绍了一种面向自主作业的履带式无人地面车辆（UGV）的机械设计、嵌入式传感器遥测与离线决策支持架构，该车辆用于不平整半干旱地形中的原位土壤诊断剖面测量。移动平台采用8臂独立弹簧加载悬挂履带底盘（408 mm x 289 mm x 132.5 mm），由高扭矩直流减速电机通过双BTS7960 H桥驱动，确保在不规则沟垄中具有高牵引力且履带不脱轨。一套可 actuated 的垂直齿轮齿条平台将工业级7合1电化学探头直接部署到校准后的表土深度，通过带CRC校验的RS-485 Modbus RTU采集氮（N）、磷（P）、钾（K）、pH、电导率（EC）、水分和温度。空间地理参考通过板载NEO-6M GPS接收器集成，而ESP32双核MCU通过ESP32-CAM模块协调本地遥测与视觉反馈。边缘Python/Streamlit农艺专家系统根据本地化作物需求阈值评估记录的空间肥力矩阵，自动合成变量施肥剂量。在阿勒颇未铺装农业土壤上进行的田间试验表明，其具有稳健的越障能力（>30度坡度）和高电化学重复性（相对于标准实验室台架测试的相对偏差<4.1%），展示了一种经济高效的精准养分管理范式。