5月10日，青島托爾泰克機器人公司采用搭載Apollo 1.0的商用無人駕駛車在其標準化的農場中進行了首次噴藥作業。隨著無人車的緩緩前行，風扇快速旋轉，藥水均勻的噴灑在兩旁的果樹上，完成了無人駕駛噴藥作業。Apollo+農業，成為無人駕駛最佳的應用場景。

智慧農業是必經之路

近年來，由于化肥農藥過度使用導致的不良食品安全事件頻頻發生，加之中國目前農村的老齡化、空心化，農田撂荒現象越發嚴重。而隨著國家對農業的進一步扶持和科研技術的發展，傳統農業慢慢已向現代化農業轉型，智慧農業已是我國農業發展轉型的必經之路。這也是我們作為新時代以農為業的新農人一直以來深刻關注的問題。

（優品天成紅蘋果農場）

2017年7月，Apollo 1.0開放了封閉園區循跡自動駕駛能力，向汽車行業及自動駕駛領域的合作伙伴提供一個開放、完整、安全的軟件平臺，這讓作為農業機器人開發者的我們看到了實現農業無人駕駛車的契機。

Apollo+農業場景應用

在Apollo開發者社區技術布道師的幫助下，我們通過對電動車底盤進行改裝，完成了線控和RC遙控。同時，基于Apollo1.0進行適配，修改軟件平臺。最后，模擬農場環境，以低成本硬件方案為導向，通過不斷調試與完善，終于實現了Apollo 1.0封閉場地無人駕駛。

這里和大家分享一下，我們適配Apollo 1.0的過程：

1硬件平臺

Apollo 1.0推薦的硬件主要有：IPC、GNSS接收機、IMU和PCI-CAN卡。

在1.0中定位是關鍵模塊，只有實現厘米級的定位，才能實現無人駕駛。我們的場景是封閉園區低速行駛，速度不超過10km/h。于是，我們對定位設備做了裁剪，去掉了IMU，采用Novatel 617D 板卡RTK差分定位，同時采用雙天線取得航向，最終實現位置精度2cm，航向精度1°的厘米級定位。PCI-CAN卡使用esdcan-pcie402，IPC選用普通的工控機。GPS設備的裁剪，使成本降低了數萬元，實現了我們的低成本目標。

2軟件平臺

我們主要對以下5個模塊做了修改：

GPS驅動模塊：主要解析Novatel 617D 的三個協議，BestPos，BestVel和Heading。BestPos解析出WGS84大地坐標；BestVel解析水平和垂直速度；Heading解析航向角；具體內容可以參照Novatel的技術說明書。

Localization：定位模塊的修改，目的是將原來通過IMU獲取的航向、線性速度等數據替換為GNSS接收機解析的數據。

Canbus：添加角度傳感器，并適配車輛的控制器協議。

Control：Apollo 1.0使用通用的LQR和PID算法，分別實現車輛動力學的橫向和縱向控制。這里我們主要修改了控制模塊的配置文件，針對我們的車輛調整各項參數，為控制模塊輸入合適的參數，保證控制模塊輸出正確的指令。

Common：使用GNSS接收機獲取的速度，修改預瞄算法。

（搭載Apollo 1.0的農用無人車）

借助于百度Apollo開源平臺，我們研發的農業無人駕駛車終于完成了在封閉園區內的測試。

基于Apollo最大膽的嘗試

2018年4月19日，公司研發的全球首款農用無人駕駛車于“Apollo Meetup—Apollo 2.5 開放技術發布會”成功發布。作為百度無人駕駛平臺的成功案例之一，托爾泰克農業場景無人駕駛車被稱為“基于Apollo最大膽的嘗試”。

2018年5月8日，基于Apollo 1.0的托爾泰克無人駕駛車正式在標準化規模化的農場環境——優品天成紅蘋果農場進行了首次驗證。

2018年5月10日，托爾泰克無人駕駛車在Apollo 1.0基礎上加裝工作模塊后，在紅蘋果農場進行測試。無人駕駛車正式開工，實現果園無人化噴藥作業。

接下來，我們的割草與采摘模塊也將陸續登場。拆分的兩個模塊，機器人系統的行走模塊與作業模塊將與Apollo進行深度融合。

深度合作后再創未來

今后，我們將與Apollo平臺緊密結合，實現果園里環境數據與工作數據的采集與交互學習，做到在精確的環境中更精確的作業。致力于為大家提供標準化農場構建方案、系統完整的農業機器人解決方案及一整套無人值守農場的系統解決方案，助推中國農業改變傳統的組織生產方式，驅動產業升級，快速實現智慧農業。我們也將繼續攜手百度Apollo，改變現在，創造未來。

Apollo

自Apollo平臺開放已來，我們收到了大量開發者的咨詢和反饋，越來越多開發者基于Apollo擦出了更多的火花，并愿意將自己的成果貢獻出來，這充分體現了Apollo『貢獻越多，獲得越多』的開源精神。為此我們開設了『開發者說』板塊，希望開發者們能夠踴躍投稿，更好地為廣大自動駕駛開發者營造一個共享交流的平臺！