在資訊化、智能化發展的背景下，各種資訊感測器被引入到農業機械中，實現了農業機械各部件間的高效通訊。控制器局域網匯流排（CAN）作為農機網路節點連接的標準化匯流排，不僅能促進了MCU間的無縫通信和感測器數據的精准採集，還能有效提高農機的整體性能表現，開啟了智慧農業的新篇章。
內布拉斯加大學林肯分校（UNL）以其農業和自然資源專案而聞名，是農業科學和景觀管理領域的創新研究領軍者，其中農用拖拉機研究專案佔有重要地位。先進機械系統助理教授Santosh K. Pitla博士正在研究兩個專案：一是構建自動駕駛農用車平臺，二是利用CAN匯流排精確估算負載需求。
這兩個專案均以提升大規模農業環境下的效率為目標，並通過與CAN匯流排的溝通與開發而實現。在研究過程中，Pitla博士借助了Kvaser Leaf Light HS v2和Kvaser USBcan Pro 2xHS v2為農業領域的緊迫問題而開發高效的自動化解決方案。
專案一 構建自動駕駛農用車平臺
該專案旨在開發基於 CAN 匯流排的自動駕駛農用車平臺，以提升農業效率。通過無人駕駛拖拉機和一人操作多臺機器，農業生產效率將大幅提升。
此專案基於現有的自動駕駛汽車平臺（AVP），建造了一輛名為“Flex-Ro”的40馬力機器人車輛，其車輛高度和寬度可調節，以靈活適應不同的農田環境。通過發送CAN報文，能使車輛的驅動電機確定速度、轉向執行器改變方向。Flex-Ro還配備了前後紅外（IR）感測器，用於檢測障礙物，當任一傳感器被路徑上的障礙物觸發時，便會發送一個CAN報文來使車輛停止，以此確保作業安全。
研究人員使用👉Kvaser Leaf Light HS v2設備，在軟體和分佈式無人駕駛平臺之間搭建起連接，這不僅使得相關人員能夠在CAN匯流排上讀取和寫入報文，還能為分佈式、嵌入式控制器網路添加所需的控制點。本案例中使用的軟體由專案團隊使用Visual Basic.NET語言開發，集成了Kvaser的內置庫 。
專案二 利用CAN匯流排精確估算負載需求
該專案旨在獲取拖拉機在執行不同田間作業時精確的負載需求數據。根據任務性質、地形條件、所使用農機具、作業時間和操作員技能等因素的不同，拖拉機的負載需求波動顯著。儘管目前已有對現場操作（包括使用各類機具）的負載需求預測，但其偏差範圍高達 +/- 50%，因此亟需優化。
標準拖拉機會配備一個雙通道 ISO 診斷端口。通道 1 負責提供發動機相關性能數據，包括燃料使用、發動機轉速和扭矩，而通道2則收集有關正在使用的工具的相關數據，例如噴霧器噴嘴狀態、播種機運行單元狀態等。在不同地形和作業條件下，通過這兩個CAN通道來收集並分析這些數據，專案人員能夠更準確地評估對拖拉機或機具的實際性能，從而優化油耗估算，提高拖拉機和機具匹配效率，從而實現更高效、更精准的農業生產。
在此案例中，研究人員使用了👉Kvaser USBcan Pro 2xHS v2這款雙通道USB設備，它是現場採集拖拉機CAN匯流排數據的理想選擇。該設備使用SD卡存儲數據，確保了長達數月的現場數據都能被有效收集和存儲。將該設備連接到位於拖拉機駕駛室內的ISOBUS通信端口，不僅避免了田間的惡劣環境（如灰塵和雨水），還確保了設備高效且穩定的運行，滿足了長時間的檢測需求。
客戶回饋
我們很高興能夠使用Kvaser CAN產品來完成這些研究專案，同時在與Kvaser的合作中我們受益匪淺。他們出色的開發人員、豐富的軟體庫資源、以及專業的產品文檔都給我們留下了深刻印象，為我們的研究提供了極大便利。
——Santosh K. Pitla博士
作為CAN匯流排領域的領導者，我們能為與Santosh K. Pitla博士團隊合作而感到自豪，也期待他們能在農業機械智能化領域取得的突破性成果。未來，Kvaser將繼續致力於通信領域的技術創新，為更多行業和應用場景提供高效、可靠的解決方案，為全球工業智能化發展貢獻力量。
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