Application of navigation technology in agricultural machinery: A review and prospects
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid advancement of information technology, the intelligent and unmanned applications of agricultural machinery and equipment have become a central focus of current research. Navigation technology is central to achieving autonomous driving in agricultural machinery and plays a key role in advancing intelligent agriculture. However, although some studies have reviewed aspects of agricultural machinery navigation technologies, a comprehensive and systematic overview that clearly outlines the developmental trajectory of these technologies is still lacking. At the same time, there is an urgent need to break through traditional navigation frameworks to address the challenges posed by complex agricultural environments. Addressing this gap, this study provides a comprehensive overview of the evolution of navigation technologies in agricultural machinery, categorizing them into three stages: assisted navigation, autonomous navigation, and intelligent navigation, based on the level of autonomy in agricultural machinery. Special emphasis is placed on the brain-inspired navigation technology, which is an important branch of intelligent navigation and has attracted widespread attention as an emerging direction. It innovatively mimics the cognitive and learning abilities of the brain, demonstrating high adaptability and robustness to better handle uncertainty and complex environments. Importantly, this paper innovatively explores six potential applications of brain-inspired navigation technology in the agricultural field, highlighting its significant potential to enhance the intelligence of agricultural machinery. The review concludes by discussing current limitations and future research directions. The findings of this study aim to guide the development of more intelligent, adaptive, and resilient navigation systems, accelerating the transformation toward fully autonomous agricultural operations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».