【研究意义】随着农业机械化的深入发展，农机规模作业和跨区域作业已成为趋势，农机现有作业模式面临着严峻挑战，农机作业呈现出信息发布滞后、作业效率低等问题，同时又缺乏有效的调度策略，造成农机资源配置不合理，制约了农机作业的健康发展。只有创建一个合适的调度平台，才能让各个相关部门与农机主对农田与农机的信息采集和干预，对农田与农业信息进行程序化管理。【前人研究进展】物联网是新时代人们面临的又一个发展机遇，然而如何将物联网技术引入到智能农业中发挥其积极作用，对于推动农业生产方式的变革和服务于农业信息化显得至关重要［1-4］。地理信息系统技术（GIS）、无线通信技术和全球定位系统（GPS）技术的发展为解决农机跨区作业和应急调度的决策支持提供了有效的支持［5-9］。李洪等［5］采用GPS、GSM技术以短信息的方式实现对农场农机合理调度并开发了基于GIS、GPRS（通用分组无线业务）和GPS的农机监控调度系统。也有学者以3S技术为基础建立农机调度管理系统，以农机车辆监控系统的各项核心技术为主线，详细论述GPS/GSM/GIS集成车辆监控系统所涉及的基本原理和实现方法，着重实现农机的物联网化［8］。国外物联网技术在精准农业上已经广泛应用。AFËRDITA［10］使用 GIS和 GPS技术对农机作业实时记录，能够对农机作业进行调度导航和信息化管理，提高了作业效率和作业质量。【本研究切入点】前人研究虽然在农机作业过程起到了重要指导作用，实现了农机监控，提高了作业效率，但由于这些系统在实际作业中局限于操作者和管理人员的经验，缺乏有效的辅助决策系统支撑，限制了农机科学监控调度的能力。在农机调度算法方面，目前研究集中在蚁群算法、大数据计算模型、紧急调配模型、时间窗模型等，这些模型都比较复杂，很难在实际系统中应用［11-15］。Android 平台具有显著的开放性及自由的开发环境而被广泛应用，有相关学者开发了功能丰富、实用便捷的调度平台［16-20］。这些平台界面简单，且车载端数据采集系统与手机终端动态交互能力差。【拟解决的关键问题】本文基于物联网技术构建农机应急调度决策支持系统平台，建立基于最短路径调度模型，并应用Android平台设计该调度系统的APP，实现该调度决策的实时化、远程化、可视化及理论和实际相统一。
1 材料与方法
1.1 农机应急调度系统的总体架构
本研究构建基于物联网的农机应急调度系统包括基于物联网的监控平台及基于最短路径的应急调度模型。首先基于GPS/GPRS/GIS收集农机农田的信息并发送到监控平台，建立监控中心的静态和动态实时数据库。利用应急调度模型建立相应的应急调度模型及调度规则，在此基础上，应急调度系统的人机界面能够得到动态调度指令及实时运行结果。其总体架构如图1所示。
建立基于物联网的监控平台，需通过GIS、GPS、GPRS相结合实现农机的信息化。从而实时建立农田信息、农机的状态信息、维修点信息、加油站信息等信息系统，以客观、实时、准确地反映农机作业信息。在应急情况下，管理人员可以随时掌握农业机具作业情况进行调度。根据GPS确定农机、农田的位置等信息，并通过GRPS网络输出数据到监控中心服务器，建立相应的数据库。根据GIS地理信息系统，建立农田的地图信息数据库。基于物联网的农机监控平台的网络拓扑图如图2所示。
图1 基于物联网的农机应急调度决策支持系统平台
Fig.1 Agricultural machinery emergency scheduling decision support system platform based on Internet of Things
图2 基于物联网的农机监控平台网络拓扑图
Fig.2 Network topology diagram of agricultural machinery monitoring platform based on Internet of Things
1.2 基于最短路径的应急调度算法
本研究选取农机调度的规则是路径最短，所谓路径最短是指从当前每台可用农机到每块待作业农田间的实际距离中最短的一个称为最短路径。实际距离是根据农机和农田经纬度信息调用高德地图接口计算得到的距离。假定空闲农机的位置用Vm表示，农田作业点用Vf表示。假定在某个区域内，存在G=(V, D)，V=(Vm, Vf)。其中，D表示农机点与农田作业点之间的连线，C表示单位时间农机的调度成本。其以最小化总成本为调度目标，建立调度模型如下：
该算法的核心是基于最短路径原则搜索距离最短的一对农机和农田，进行调度分配直到所有农田均被完成，或所有农机被分配完为止，并按式（1）计算调度成本。其算法流程如图3所示。
1.3 硬件实现
在前述基于物联网监控平台及应急调度算法基础上，开发出一套基于Android的手机客户端的农机应急调度系统平台。其主要硬件模块包括数据采集模块及GPS定位模块。
MZH001 GSM/GPRS 数据采集模块是上海移远科技公司用于调试应用 GSM/GPRS模块MC20功能而专门设计一套开发系统。开发板以 STM32单片机微处理器（型号：STM32F103C8T6）为核心，以 MC20 GPRS 模块为通讯渠道，并引出了STM32 单片机的大部分IO口资源［21］。其系统框图见图4。
GPS模块选用的MC20是一款超小尺寸GSM/GPRS0+GNSS 模块。本设计采用GPS有源天线的设计方法，更加适合客户进行使用。模块在有GPRS 网络情况下，支持AGPS 辅助功能，加速GPS 定位。MZH001内嵌TCP/UDP/HTTP/FTP/PPP协议，支持数据透明传输，使无线终端与服务器之间的数据传输变得极其简单。
2 结果与分析
2.1 基于JAVA的软件界面
图3 基于最短路径的农机应急调度算法流程
Fig.3 Flowchart for agricultural machinery emergency scheduling algorithm based on shortest path
图4 数据采集模块系统框
Fig.4 Data acquisition module system block diagram
根据农机上安装的基于stm32单片机GPS模块定位系统进行定位功能，应用JAVA语言调用百度地图开源的Android 版地图API，开发了基于Andriod的农机主及农田主客户端程序。需要查询农机位置时，首先打开监控开关，然后点击右上方的汽车按钮选择农机，农机的位置就会显示在地图中（图5）。该定位系统将位置信息通过GPRS传送到服务器写入数据库，地图界面将根据农机数据库信息显示农机的位置。图中带箭头小圆点为当前位置，小雨滴形状标记为附近农机位置，该功能能提供实时连续的车辆位置信息。
图5 实时显示的农机位置
Fig.5 Real-time display of agricultural machinery location
在定位功能基础上,调度决策系统做出最佳决策，在地图上提供路径引导是帮助用户沿预定路线行驶，从而顺利到达目的地的过程，其根据地图数据库中的道路信息和由定位模块及地图匹配模块提供的当前农机位置产生最佳导航路线（图6）。
图6 调度结果及路径
Fig.6 Scheduling results and path planning
2.2 系统测试应用分析
本研究选取10个分布在广州市不同区域的农田地块及11台不同类型分布在广州市内外的不同农机来进行模拟实验。通过GPS能够实时检查农机的位置，同时通过农田主导入的农田信息获取农田位置。其运行时间实验数据及调度成本数据分别为图7、图8所示。根据图7和图8的数据，分别计算其平均运行时间与平均调度成本，得出最短路径应急调度法的平均调度时间为0.946 s，平均调度成本为1 238.9元。文献［22］中基于启发式搜索的调度算法，其平均运行时间为0.946 s，平均调度成本为1 562.1元。
图7 两种方法运行时间数据
Fig.7 Running time data of two methods
图8 两种方法调度成本数据
Fig.8 Scheduling cost data of two methods
3 讨论
从以上分析可以看出，基于最短路径法与基于启发式规则的应急调度方法两者在平均运行时间上几乎相同，平均运行时间减少率仅为1.624%。在平均调度成本上，基于最短路径法的平均调度成本减少26.08%，可以有效降低调度成本。该方法考虑的是点到点之间的最短路径，并没有考虑其时间窗的问题。
本研究仅考虑一次分配情况。按照该方法，农机在分配完成后，可能导致由于农机数少于所需的农田数，有的农田第一次并没有分配到农机，而实际上参与分配的农田地块较小，农机在完成作业后还可以继续在未分配完成的农田工作。
4 结论
（1）基于物联网构建了农机应急调度决策支持系统，通过GPS对农机进行定位，通过GPRS对农机的位置及其他传感器信息进行信息传输。
（2）建立基于最短路径的调度模型，并选取10个样本进行实验分析， 经过与基于启发式模型方法进行性能比较，得出其在平均调度成本上比其减少26%，但是两者的平均调度时间几乎相同，接近1 s。
（3）应用JAVA技术开发了基于Android系统的手机客户端APP，实现农机的跨区调度、农机农田相关数据库的建立、使农业的机械化和产业化将成为必然。其建立对引导农机作业向自动化、智能化、信息化发展具有非常重要的现实意义。
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