【目的/意义】 蜜蜂授粉识别实验有助于评估蜂群的授粉效率，检测花朵是否授粉，从而为后期的疏花疏果提供科学依据，优化蜂群管理和农业生产。为应对蜜蜂授粉检测中目标小、背景复杂等挑战，本研究提出了一种基于YOLOv10n-CHL的轻量化蜜蜂授粉识别模型。 【方法】 本实验创建了草莓花、蓝莓花和菊花三种不同花朵的蜜蜂授粉数据集，并通过以下改进提升模型性能：首先，主干网络中用跨阶段多尺度边缘信息增强模块（Cross Stage Partial Network_Multi-Scale Edge Information Enhance, CSP_MSEE）模块替换C2f，融合跨阶段局部网络（Cross Stage Partial Network, CSPNet）跨阶段连接与多尺度边缘增强策略，强化特征提取能力；颈部模块引入多级特征融合金字塔（Hierarchical Skip Feature Pyramid Network, HS-FPN），通过特征选择与融合策略，提升复杂背景下小目标检测精度并优化计算效率；在头部采用轻量化检测头（Lightweight Shared Detail-enhanced Convolutional Detection Head, LSDECD）替代原始检测头，增强细节捕捉能力的同时减少参数量，使模型更易于部署和应用于边缘设备。 【结果和讨论】 在三个不同数据集上的测试结果表明，与原YOLOv10n模型相比，改进后的模型在计算量和参数量上分别降低了3.1 GFLOPS和1.3 M。同时，草莓花、蓝莓花、菊花蜜蜂授粉数据集的召回率和mAP50（Mean Average Precision at IoU Threshold of 50%）分别达到了82.6%、84%、84.8%和89.3%、89.5%、88%，较原模型分别提升了2.1%、2.0%、2.1%和1.7%、2.6%、2.2%。 【结论】 这一改进显著增强了模型在蜜蜂授粉数据集上的检测精度，同时通过轻量化设计有效减轻了计算负担，提升了部署的可行性。这为蜜蜂授粉识别技术的实际应用奠定了坚实的技术基础。

[目的/意义] 本文针对中国农业生产数据存在获取标准不一、数据采集不全、治理机制不明的问题，对现有的农业生产大数据治理模式进行了探索，通过大数据治理关键技术、适配工具的集成与场景化创新应用，阐明面向农业生产大数据治理的数据要素价值发挥的技术路径，为实现数据驱动农业高质量生产提供参考。 ［进展］ 从农业生产大数据治理的视角，探索了数据获取与处理、数据存储与交换、数据管理、数据分析、大模型和数据安全保障6大环节17个类大数据治理技术及工具，深度研究了大数据治理技术在农业生产中的应用方式，以上技术通过数据匹配、算力匹配、网络适配、模型匹配、场景匹配、业务组配等工具和中间件在场景中得到较好应用。剖析了农业生产产前、产中、产后全链条数据治理，以及面向不同类型农业园区、科研院所和高校、生产主体与农户服务案例。介绍了在国家级产业园区、省级农业科技园区和部分单品主体的治理经验，并调研了国内外农业生产大数据治理技术、做法和工具。 ［结论/展望] 对农业生产大数据治理未来发展方向提出了见解，包括推动农业生产大数据治理标准的制定与落地，构建农业生产大数据治理通用资源池，扩展农业生产大数据治理多元化应用场景，适应大模型及海量数据驱动下的农业生产大数据治理新范式和强化农业生产大数据安全与隐私保护。

［目的/意义］ 水稻作为全球主要粮食作物，其生育期精准识别对优化品种选育与生产管理至关重要。传统人工观测效率低、空间覆盖有限，而气象-土壤耦合模型存在参数敏感性与生态适应性瓶颈，难以满足现代农业高效化、精准化需求。遥感技术凭借高时空分辨率、多源协同和低人工干预优势，为水稻全生育期动态监测提供了革新手段。 ［进展］ 近年来，多源遥感数据（卫星、无人机、近地传感）通过光谱-空间-时序三维矫正，结合阈值法、机器学习及深度学习模型显著提升了生育期识别精度。光谱指数与农艺参数的协同反演，以及光学-合成孔径雷达数据融合有效增强了生理可解释性。深度学习框架通过冠层纹理、器官形态特征解析，实现了抽穗期至成熟期的高精度识别，而时序模型则捕捉了生育期连续演进的动态规律。 ［结论/展望］ 当前技术仍面临多源数据时空异质性、光谱饱和效应、模型泛化能力不足等挑战。未来需构建多源数据同化体系破解时空矛盾，发展跨尺度生理-光谱响应模型揭示生育期驱动机制，并创新机理-数据混合驱动算法提升跨域适应性，最终建立农业大数据支撑的全周期监测体系，为水稻智能管理提供理论及实践支撑。

【目的/意义】 针对采后芦笋在销售前人工分级成本高、效率低的问题，提出了一种基于改进YOLOv11模型的采后芦笋分级方法，旨在研究一种轻量化的采后芦笋的精准分级模型。 【方法】 首先，在主干网络的第12层引入高效通道注意力（Efficient Channel Attention, ECA）机制，ECA机制通过动态调整卷积神经网络中通道的权重，以增强对芦笋茎粗特征的提取能力；其次，在颈部网络同时引入slim-neck模块和双向特征金字塔（Bi-directional Feature Pyramid Network, BiFPN）模块，slim-neck将传统卷积替换为GSConv并将C3k2模块替换为轻量级跨阶段部分网络（Voice of Voter-group Shuffle Cross Stage Partial Network, VoVGSCSP）模块，减少运算量与模型大小，提高模型的识别精度，BiFPN模块改变原有的特征融合方式，能够自动强化芦笋的关键特征并减少冗余的计算；最后，将YOLOv11中原始的检测头替换为EfficientDet Head，与BiFPN联合训练，能够充分利用多尺度特征，有效提高模型性能。［结果与讨论］改进后的YOLOv11的精确率为96.8%、召回率为96.9%、平均精度均值（Mean Average Precision, mAP）为92.5%、浮点运算量为4.6 G、参数量为1.67×10⁶、模型大小为3.6 MB，与原始YOLOv11模型相比，改进后的YOLOv11模型的精确率、召回率、mAP分别提升了2.6、1.4、2.2个百分点，同时，浮点运算量、参数量、模型大小也显著降低；与其他深度模型SSD、YOLOv5s、YOLOv8n、YOLOv11、YOLOv12相比，改进后的YOLOv11模型综合性能最佳。 【结论】 改进的YOLOv11模型在芦笋分级任务中展现出了更好的识别效果、更少的参数量和浮点运算量和更小的模型大小，能够为采后芦笋智能化分级提供理论基础。

［目的/意义］ AI4S作为人工智能（Artificial Intelligence, AI）与科学研究深度融合的新兴形态，引发了科研范式的深刻变革，通过AI技术加速科学发现，推动科学研究从传统的经验、直觉驱动向数据与AI共同驱动转变，已在众多科学领域实现了创新突破，也为农业科研转型带来新的机遇。 ［进展］ 本文梳理并分析了AI4S发展现状及其对农业科研产生的影响，研究发现近年来AI4S已取得显著进展，国内外积极布局相关前沿领域并出台系列政策以抢占新一轮科技战略制高点，且在多个学科领域得到了广泛应用。在农业科研领域，AI4S在加速多学科交叉融合、促进科研效率提升、助力复杂问题突破、驱动科研范式变革及升级科研基础设施五个方面发挥了重要作用。 ［结论/展望］ 面向农业科研新需求、核心领域与研究过程，提出了农业智能科研（AI for Agricultural Science, AI4AS）的概念及体系关键要素，涵盖大科学基础设施、大数据资源、大模型算法和大协同平台等部分。最后，针对数据资源、模型能力、科研生态以及人才培养等挑战，从顶层设计规划、关键技术体系、协同创新体系、学科体系建设、复合人才引育等角度，提出打造面向AI4S发展的农业科研新体系的实现路径与具体建议。

［目的/意义］ 准确预测作物冠层温度，有助于综合衡量作物生长状况、指导农业生产。本研究以猕猴桃和葡萄为研究对象，解决作物冠层温度预测的准确性问题。 ［方法］ 构建一种基于长短期记忆（Long Short-Term Memory， LSTM）、变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）和雾凇优化算法（Rime Ice Morphology-based Optimization Algorithm​​，RIME）的作物冠层温度动态预测模型RIME-VMD-RIME-LSTM（即RIME²-VMD-LSTM）。首先，通过悬挂于滑索上的园区巡检机器人采集作物冠层温度数据。其次，通过多组预测试验的性能表现，选定VMD-LSTM作为基模型，同时为减小VMD不同频率分量之间交叉干扰，运用K-means聚类算法对各分量样本熵进行聚类，重构为新分量。最后，利用RIME优化算法对VMD和LSTM的参数进行优化，提升模型的预测精度。 ［结果和讨论］ 本模型在模拟不同噪声环境下的均方根误差（Root Mean Square Error， RMSE）和平均绝对误差（Mean Absolute Error， MAE）均小于对比模型，分别为0.360 1和0.254 3℃，且R²高达0.994 7。 ［结论］ 本研究模型为动态预测作物冠层温度提供了可行的方法，并为园区作物生长状况提供数据支持。

［目的/意义］ 牛只个体的精准识别是现代化畜牧业发展的关键需求，也是推进肉牛精细化管理与高效生产的基础。基于面部特征的精准识别技术对推动畜牧业智能化发展具有重要研究价值和应用前景。针对牛脸识别准确性与效率提升需求，本研究提出一种基于改进YOLOv11的轻量级牛脸识别模型YOLO-PCW。 ［方法］ 将部分卷积（PConv）设计融合C3K2，借助PConv对特征图的独特卷积特性，在保障识别精度稳定的同时大幅削减模型计算量，以适配实际快速处理场景，此外，引入CBAM注意力机制，引导模型聚焦牛脸关键部位如牛眼、口鼻等，精准捕捉细微特征，显著提升检测精度。采用WIoU损失函数取代CIoU，重新优化目标框定位误差衡量模式，合理分配不同类型误差权重，进一步精细模型训练过程，使牛脸检测框更为精准。 ［结果和讨论］ 经实验验证，YOLO-PCW模型的准确率P达到了96.4%，召回率R达到96.7%，平均精度均值达到98.7%，其参数量、计算量分别为2.3 M、5.6 GFLOPs。与YOLOv11相比，YOLO-PCW不仅在准确率、召回率、平均精度分别提升了3.6、5、4.4个百分点，同时还将浮点计算量和参数量大小分别降低至原模型的88.9%和88.5%。消融实验表明，CBAM模块使精确率从92.8%提升至95.2%，WIoU优化目标定位精度，精确率提升至93.8%，PConv模块将计算量从6.3 GFLOPs降至5.5 GFLOPs，大幅减少了模型的计算量。多组件协同配合，为牛脸识别模型性能的提升提供了有力支持。将改进后的YOLO-PCW与Faster-RCNN、SSD、YOLOv5、YOLOv7-tiny、YOLOv8算法在相同的条件下进行比对，YOLO -PCW模型优势最为突出，能够兼顾识别精度与运算效率，实现计算资源的高效利用。 ［结论］ 提出的YOLO-PCW模型不仅提升了检测精度，还降低了模型的部署难度，可在实际生产环境中精准实现牛脸识别，为动物福利养殖、牧场智能化管理等多种场景提供一种可行的个体精准识别方案。

［目的/意义］ 鱼类姿态估计是获取鱼类生理信息的重要手段，对于水产养殖中的健康监测具有重要意义。鱼类在受到损伤时通常表现出异常行为，并伴随身体部位位置的变化。此外，鱼类游动过程中的姿态和方向具有不确定性，且游速较快，这对鱼类姿态估计研究提出了挑战。因此，本研究提出了一种名为HPFPE（High-Precision Fish Pose Estimation）的鱼类姿态估计模型，旨在精准捕捉鱼类姿态并准确识别其关键点。 ［方法］ 该模型一方面将注意力机制模块（Convolutional Block Attention Module， CBAM）集成到HRNet（High-Resolution Net）框架中，在不增加计算复杂度的前提下提高模型预测精度。另一方面，模型通过融合空洞卷积来扩大感受野，提取更广泛的空间上下文信息，从而进一步提升姿态估计的准确性。 ［结果和讨论］ 在斑石鲷数据上，与HRNet方法相比，HPFPE在不同骨干网络和输入尺寸下的平均准确率分别提高了0.62、1.35、1.76和1.28，平均召回率分别提升了0.85、1.50、1.40和1.00。此外，HPFPE在性能上也优于DeepPose、CPM（Convolutional Pose Machine）、SCNet（Self-Calibrated Convolutions Net）和Lite-HRNet。在观赏鱼数据上，HPFPE的平均精度和平均召回率分别达到52.96和59.50，显著优于其他对比方法。 ［结论］ 本研究提出的HPFPE模型能够有效估计鱼类姿态，为鱼类行为识别等应用提供重要参考。

［目的/意义］ 蔬菜价格预测难度较大，在其时间序列中受到天气、物流、季节、供需、政策等多种因素影响，数据具有非线性和非平稳特性。 ［方法］ 以胡萝卜、白萝卜、茄子和结球生菜4种常见蔬菜价格为研究对象，提出一种基于神经网络结构的时序模型价格预测方法。引入自动调参优化算法对PatchTST、iTransformer、SOFTS、TiDE、Time-LLM这5种基于神经网络结构的时序预测模型进行超参数调优，并将传统自回归积分移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average, ARIMA）作为基准模型，对比了基于神经网络时序模型的预测性能，最终选择性能最优模型预测蔬菜价格。通过平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）、平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error, MAPE）、均方误差（Mean Square Error, MSE）多维度指标分析了各模型的价格预测准确度。 ［结果和讨论］ 基于神经网络结构的时序预测模型在蔬菜价格预测中具有较好的拟合效果，而引入的自动调参优化算法在价格预测任务中成为提高模型表现的关键。具体来说，模型经过自动调参优化算法后，胡萝卜、白萝卜和茄子日价预测在MSE指标上至少分别降低了76.3%，94.7%和74.8%；周价预测至少分别降低85.6%，93.6%和64.0%，表现出较好的准确性。 ［结论］ 自动调参优化算法有效地提升了模型预测性能，可以较为准确地预测蔬菜价格走势，为蔬菜价格预测问题提供了高效的解决方案。

【目的/意义】 植物活性小分子在调节植物生长及抵御环境胁迫等方面起到关键作用，对其进行精准检测对于实现农业的精准管理、推动智慧农业发展具有重要意义。多种检测方法已被用于植物活性小分子检测。其中，电化学传感器以其灵敏、便携及低成本等特点而备受关注。 【进展】 通过检索相关文献，本文深入分析了电化学传感器在植物活性小分子检测领域的研究现状，详细分析了每种传感器的感知原理、信号放大策略及应用潜力等，探讨了传感器从离体检测到活体、原位检测的发展趋势，纳米材料在感知过程中的重要作用，与柔性电子、人工智能技术的结合情况等。 【结论/展望】 总结了目前电化学传感器在植物活性小分子检测领域所面临的技术挑战，并分析了下一步的发展方向，包括传感性能的提升、电解质材料的优化，以及传感器与微电子、人工智能技术的融合等。本研究为植物小分子电化学传感器的技术研发和应用提供参考。

目的/意义 农产品供应链智能化转型是破解传统环节信息断层、高物流成本与质量追溯难题的关键路径，对提升效率、保障质量安全及农业现代化意义重大。本文系统解析其内涵，梳理各环节技术进展并提出发展方向。［进展］本文详细梳理了农产品智慧供应链在生产、加工、仓储、运输、配送、销售等各环节的关键技术研究进展。生产环节集成物联网、人工智能（Artificial Intelligence, AI）与区块链技术，实现精准决策与病虫害防控；加工环节依托智能分拣、新型清洗减菌技术提升品质；仓储通过物联网监测与AI优化库存管理提高效率；运输聚焦冷链技术创新与智能调度系统优化配送时效；销售端运用大数据与AI技术驱动精准营销与库存管理，全链可溯源确保数据透明。［结论/展望 未来需加速无人化运作与信息共享平台建设，通过技术赋能提升供应链韧性，并推进精细化管理以增强国际竞争力；产业模式上应深化低碳转型，推广清洁能源、绿色包装及智能物流，对接“双碳”目标。当前技术应用仍面临数据治理、标准化不足等挑战，需政策引导建立技术规范、加大研发投入，并强化跨领域协同创新，推动智能化升级，为农业可持续发展和全球粮食安全提供支撑。

目的/意义 该研究结合计算流体力学（Computational Fluid Dynamics, CFD）模型与多目标粒子群优化（Multi-Objective Particle Swarm Optimization, MOPSO）算法搭建联合优化框架，期望解决Venlo型连栋玻璃温室在夏季机械通风时因调控策略模糊进而造成的环境不均匀性及运行能耗偏大的问题。 方法 通过温室内部布设的环境监测传感器，采集温度、湿度、风速及CO₂浓度等环境数据进行温室环境场的仿真与验证。通过在CFD模型中调整特定范围内的风机-湿帘系统运行参数，自定义3种环境评价函数用以平衡环境偏差与能耗投入的多目标冲突问题，进而得到该场景下温室环控策略的最佳范围。 结果和讨论 CFD模型的环境场仿真精度较高，温度与风速的平均相对误差分别为4.6%和6.8%。提出的优化策略可以对温室内部环境实现闭环迭代评价，输出结果中风机出口风速为2.8~5.4 m/s，湿帘入口温度为295.3~299.7 K。 结论 该环控策略下的各评价函数均为互不支配的理想情况，组合策略有助于优化作物生长环境，降低温室运行能耗。该研究可为温室机械通风的均匀性、经济性调控提供参考。

【目的/意义】 针对烟叶机械化采收过程中叶片损伤大、漏采率高等问题，设计了一种旋转包络梳脱式烟叶采收机构，该机构利用旋转包络机构实现植株和烟叶的套取，进而利用连杆结构的惯性作用力实现分层脱叶，从而实现成熟烟叶的连续、分层采收。 【方法】 首先根据烟株的形态特征与烟叶生长物理特性，设计了上下轮盘式烟杆包络机构，进而采用自上而下惯性击打的方式梳脱分离烟叶，与传统的旋转拍打式采收机构相比，该机构采用包络烟杆击打烟叶根部的采收方式，避免了与烟叶叶片的直接碰撞，从而降低采收损伤。然后，对击打梳脱分离过程进行力学分析，并通过改进粒子群算法对传动机构参数进行了优化与验证，随后，对采收机构脱分离烟叶的过程进行了有限元仿真分析以优化轮盘结构参数并通过动力学仿真分析确定了采收机构的作业参数范围，最后，对不同转速下的采收效果进行田间试验。 【结果和讨论】 经有限元仿真分析确定了轮盘结构参数中主要影响采收效果的参数为采摘杆直径，确定采摘杆直径为15 mm，包络圆直径为70 mm，材料为铝合金。经动力学仿真分析确定了采收机构梳脱速度应不大于3.0 m/s，对应转速应在120~210 r/min范围内。最终田间试验结果表明，采收机构的漏采率小于10%，破损率小于7%，能够有效减少烟叶漏采率和破损率。 【结论】 研究结果可为自动化烟叶采收机械的设计与集成提供支撑。

【目的/意义】 针对智能修剪机器人在复杂田间环境下对果树枝干识别精度不足及修剪点定位不准确的问题，提出一种基于图像和点云融合的深度学习方法，以实现休眠期高纺锤形苹果树剪枝点的自动识别与精准定位。 【方法】 首先，采用Realsense D435i相机采集苹果树RGB-D数据。其次，提出一种改进的U-Net模型，以VGG16（Visual Geometry Group 16）作为主干特征提取网络并在上采样阶段引入卷积块注意力模块CBAM（Convolutional Block Attention Module），实现对RGB图像中主干和一级枝的精确分割。然后，基于OpenCV的边缘检测与骨架提取算法，先提取一级枝连接点，再通过坐标平移在局部邻域内搜索潜在修剪点，并利用深度信息估算一级枝几何参数；同时，通过主干掩模与深度图融合，采用颜色筛选获取主干点云，并运用随机采样一致性算法进行圆柱拟合以估计主干直径。最后，基于智能修剪决策算法确定预测修剪点。 【结果和讨论】 改进的U-Net模型在枝干分割中的平均像素精度（Mean Pixel Accuracy, mPA）为95.52%，在背光和向光条件下表现出良好鲁棒性。相对于人工实测值，一级枝直径、间距和主干直径估计值的平均绝对误差分别为1.33、13.96和5.11 mm。此外，基于智能修剪决策系统识别修剪点的正确率为87.88%，单视角下平均处理时间约为4.2 s。 【结论】 本研究提出了一种高效且精准的苹果树剪枝点识别方法，为智能修剪机器人在现代农业中的应用提供了重要支持，进一步推动了农业生产向智能化和高效化方向发展。

【目的/意义】 为解决无人机平台下三北工程内蒙古地区植树位点（树坑）受复杂背景（灌木、杂草群、裸露沙土、起伏地形等）影响，容易出现树坑漏检错检问题，构建了一种针对该场景下小目标检测模型——YOLOv10-MHSA（You Only Look Once version 10-Multi-head Self-attention）。 【方法】 以YOLOv10为基准模型，通过添加新的小目标检测层，增强检测网络对小目标语义信息的捕捉，提高其对小目标特征描述的准确性；引入可变卷积核AKConv（Adaptive Kernel Convolution），使模型更精确地聚焦输入图中的特征；构建融合特征的多头自注意力机制MHSA以实现考虑复杂环境因素的有效特征获取；引入Focal-EIOU Loss （Focal Efficient Intersection over Union Loss）替代原有CIOU Loss（Complete Intersection over Union Loss）作为边界框的回归损失，提高算法模型的收敛能力以及对边界框预测的准确性；最后，选择影响精准识别效果最大的两个因素：植树位点的不同密集分布和不同光线环境，验证了提出的模型的鲁棒性。 【结果和讨论】 提出的模型YOLOv10-MHSA在实验数据集上的平均识别精度和检测准确率分别达96.1%和92.1%，相比原模型分别提高4.1%和5.1%，传输速率为109帧/s，可满足无人机对三北工程内蒙古地区植树位点（树坑）进行实时识别的精度和速度要求。 【结论】 提出的YOLOv10-MHSA检测模型在保持高性能的同时能够有效提升复杂背景下小目标检测的精度，这为无人机平台下内蒙古地区三北防护林带种植管理中植树位点的遥感检测提供了新的方法。

【目的/意义】 母牛发情监测与鉴定是牧场养殖繁育管理的重要内容，直接决定了牛群发情率等繁殖力指标统计的客观性与可靠性，对持续改进饲养管理方法、提升牛场管理水平、提高牛群数量和质量等工作至关重要。文章旨在为肉牛/奶牛养殖业的科学管理和现代化生产新技术研究提供参考，亦为中国精准畜牧智慧养殖关键技术研发提供理论方法借鉴。 【进展】 在阐述母牛正常发情与异常发情典型特征的基础上，以发情期生理体征和行为特征关键参数监测与诊断为主线，从基于单因子信息处理和多因子信息融合的技术方法视角，系统性分类总结了物联网、大数据和人工智能等新一代信息技术驱动下的母牛发情监测与鉴定技术的研究进展、发展脉络和方法路径。 【结论/展望】 从系统实用性、稳定性和环境适应性，以及设备成本效益、操作简便性等综合多方面因素的角度，探讨了数字畜牧业高质量发展背景下进一步深化研究母牛发情精准感知与智能鉴定技术亟待解决的若干关键问题，包括提高弱发情条件下监测精准性、突破复杂背景噪声中的音频提取与声纹构建技术难题、提升计算机视觉监测技术的适应能力，以及构建多模态信息融合的综合监测鉴定模型等问题，并针对性论述了上述系列问题对当前技术研究带来的诸多挑战。

【目的/意义】 目前，针对同时实现自动驾驶底盘轨迹跟踪和避障控制的研究还存在着跟踪性能不足、执行器易抖动和系统复杂度过高的问题，提出了一种简洁算法同时实现底盘的轨迹跟踪和避障控制。 【方法】 利用模糊并行分布式补偿（Parallel Distributed Compensation, PDC）策略设计全局Takagi-Sugeno（T-S）模糊控制器，设计线性二次型调节器（Linear Quadratic Regulator, LQR）控制器作为每个局部系统的控制器，实现底盘的轨迹跟踪。在全局开环T-S模糊系统中设计一个新的\mathrm{L}\mathrm{Q}{\mathrm{R}}_{\mathrm{o}\mathrm{b}\mathrm{s}}控制器用于实时动态轨迹规划，实现避障控制，并且设计了一个模糊控制器来动态调整增益矩阵。利用模糊融合控制器将两个控制器联合起来形成最终的控制输入。 【结果和讨论】 测试表明，在没有障碍物时，轨迹跟踪的横纵向跟踪误差分别为0.041和0.052 m。在有障碍物时，该方法可以实时生成参考轨迹实现避障控制。设计的模糊控制器可以根据工况实时调整\mathrm{L}\mathrm{Q}{\mathrm{R}}_{\mathrm{o}\mathrm{b}\mathrm{s}}控制器的增益矩阵，与增益矩阵固定的\mathrm{L}\mathrm{Q}{\mathrm{R}}_{\mathrm{o}\mathrm{b}\mathrm{s}}控制器相比，其跟踪误差降低了33.9%。 【结论】 该方法利用简洁的算法结构同时实现了底盘的轨迹跟踪和避障控制，为底盘的轨迹跟踪和避障控制研究提供了一种新的参考。