沉浸式智能温室3D虚拟仿真实验平台构建_李亚南.pdf

DOI：10.13747/ki.bdxyxb.2023.04.016摘要：从专业教学中的重点和难点出发，紧扣温室智能化应用现状和研究前沿动态，打造体现科技前沿、结合创新热点和科研热点的沉浸式智能温室 3D 虚拟仿真实验平台。该系统将现代温室智能控制与多个计算机相关专业的实践教学相结合，打造沉浸式实验场景和综合性、研究性、创新性虚拟实验教学项目，开展探索型多学科交叉的实践训练。学生不仅能够获得扎实的理论基础知识、综合设计方法，还提高了工程实践能力和创新能力。关键词：智能温室；3D 虚拟仿真；教学平台中图分类号：G434文献标志码：A文章编号：16742494（2023）04009906沉浸式智能温室 3D 虚拟仿真实验平台构建李亚南，王伊瑾，滕桂法（河北农业大学 信息科学与技术学院/河北省农业大数据重点实验室，河北 保定 071001）收稿日期：20230328基金项目：教育部产学协同育人项目“基于 CDIO 工程理念的物联网通信技术课程教学与实践创新研究”（220503612255225）；河北省研究生教学研究示范中心建设项目（YSFZX2021011）；2021 年河北农业大学虚拟仿真一流课程建设项目 物联网智能温室虚拟仿真实验教学系统；2022 年河北农业大学专创融合一流课程建设项目 物联网通信技术（PX-2021585）作者简介：李亚南（1984-)，女，河北保定人，讲师，工学硕士，主要研究方向为物联网技术应用。通信作者：滕桂法（1963-），男，河北故城人，教授，主要研究方向为农业大数据技术。2023 年 7 月保 定 学 院 学 报Jul.，2023第 36 卷第 4 期JOURNAL OF BAODING UNIVERSITYVol36 No4温室通过协调温室环境控制设备，使设施内微气候达到适宜作物生长的状态，是现代农业的重要组成部分，是实现农业现代化和加快农业实体经济发展的重要措施1。温室智能控制利用各种传感器打造农业生产、管理全过程的信息感知，通过科学数据分析处理进行定量决策，精准高效协调控制设备，实现“感知-分析-决策”的智能化农业生产，进而实现温室生产集约、高产、优质、高效、生态、安全等可持续发展目标2。随着教育信息化不断深入，虚拟仿真教育的热度日益提升，展现出良好发展前景和重大研究价值3。本研究采用先进的仿真技术、虚拟现实技术、计算机技术和网络技术，打造高仿真温室场景，构建了沉浸式智能温室 3D 虚拟仿真实验平台。该实验平台将专业培养目标和实践教学任务相结合，紧扣温室控制智能化应用现状和研究前沿动态，从专业教学中的重点和难点出发，开发了综合性、研究性、创新性虚拟实验教学项目，配合多学科交叉的实验内容拓展和探索式、研究式教学方式，不仅能够使学生获得扎实的理论基础知识、综合设计方法，还提高了工程实际应用能力和创新能力，对于全面提高学生素质，培养具有创新意识和实践能力的复合型人才具有重要意义。一、平台的系统结构本文实验平台利用 Unity3D 虚拟平台、C#编程语言，实现了互联网环境下大量的三维场景、复杂三维模型的实时渲染和流畅展示。系统采用 B/S 模式，构建基础设施层、数据资源层、业务支撑层和系统应用层四层架构，技术总架构如图 1 所示。基础设施层为系统运行的基础硬件和网络支撑；数据资99保定学院学报2023 年第 4 期源层作为平台的数据中心，负责存储和管理各项实验数据，为系统运行提供数据资源的支撑；业务支撑层作为系统的核心处理层，所有逻辑运算均由此层执行，负责协调数据资源层与系统应用层之间的工作；系统应用层包含了各个模块场景的数据展示、数据查询以及系统管理，为用户提供交互界面，用户可以通过应用层与系统产生交互，实现对系统应用内容不同级别的操作。二、系统实验项目系统将专业培养目标和实践教学任务相结合，紧扣温室控制智能化应用现状和研究前沿动态，从专业教学中的重点和难点出发，开发了温室物联网环境控制系统设计、温室智能管理探索、温室智能化解决方案研究三个板块的综合性、研究性、创新性虚拟实验教学项目。开展探索式、研究式实验教学4，让学生在温室 3D 场景中构建多学科交叉的温室控制系统设计、管理、研究知识体系。（一）温室物联网环境控制系统设计本温室物联网环境控制系统设计实验，按照物联网系统开发过程通过“背景学习”“设备认知”“系统实现”“管理控制”四个步骤，引导学生由浅至深进行温室环控系统的物联网系统设计。逐步设计完成边端精准控制、云端分析预警的“边端-云端”温室物联网环境控制系统。第一步：背景学习，确定数据采集和控制目标。查阅国内外相关研究文献，并根据专业的设施园艺种植经验对温室控制要素进行研究，确定表征温室作物发育状态的作物信息指标和对这些关键指标具有重要影响作用的温室环境因子，确立数据采集目标；熟悉温室的控制执行操作和调控方式，确定控制目标。温室环境因子包括室外温湿度、雨量、风速风向、紫外线强度、太阳辐射强度等温室外部气候，及室内空气温湿度、CO2浓度、土壤墒情（包括水分、温湿度、导电率、ph 值、营养）等温室内作物生长小气候。表征温室作物发育状态的主要营养、生理、生长指标的作物信息指标有：叶温、叶面积、株高、株径、果实大小、光合速率、蒸腾速率、病虫害情况等。生态环境因素自动控制器主要控制执行操作有：升降温、保温、去湿、加湿、采阳、补光、遮阳、CO2浓度的变化、通风、水肥等。第二步：设备认知，熟悉温室常用设备硬件选型及参数。系统展示多种设施温室环境采集传感器、通信模块、控制器和执行设备的功能和工作原理。部分设备列表如图 2（a）所示，学生通过学习设备参系统设计模块应用场景模块环境控制模块数据应用模块业务数据接口逻辑运算服务内部数据交换服务文件型数据业务数据三维模型数据多媒体数据服务端交互端网络系统应用层业务支撑层数据资源层基础设施层系统总体技术架构图 1沉浸式智能温室 3D 虚拟仿真实验平台总体技术架构100数和使用说明，从精准度、可靠性、性价比、能耗等方面对设备进行对比分析，了解不同设备特点和设计要点，完成对设备的认知和设备选型。第三步：系统实现，完成硬件搭建和参数配置。以考核形式引导学生逐步完成智能温室组网方案和实现，如图 2（b、c）所示。其中“方案设计”设计系统结构及实现方案；“器件选型”选择组建系统所需传感器、控制器、通信模块、执行设备；“硬件搭建”根据各设备、模块硬件设计要求，逐个完成设备硬件连线；“系统组网”根据各设备、模块软件设计要求进行属性配置及组网方式选择、组网参数配置、通信协议配置。方案提交后，系统进行完整性验证，验证不通过，无法进入下一环节。第四步：管理控制，完成设备联动调试并解析设备传输数据。上一步方案验证通过后，可自动布置到智能温室虚拟场景中。学生在高仿真智能温室场景中，以管理者视角参与温室管理，设置目标室内温度、湿度、光照、CO2浓度等管理参数，温室管理参数设置界面见图 3。温室运行过程中，控制器自动启动相关硬件设备，根据系统设计方案联动反应，执行加热、水肥、通风、卷帘等操作。系统提供温室中全视角、多方式、沉浸式交互体验，展示智能温室系统设计和管理全过程，并解析设备传输数据。（二）温室智能管理探索探索式实验是强调过程式教学的一种实验教学方法，对于培养实践、创新人才有重要意义。本系统紧密结合应用背景，设计探索式实验项目，突破课程（群）藩篱，开展综合性、多学科交叉5的探索式教学。系统通过精确模型和算法构建“虚拟仿真天气系统”，提供细腻的天气模拟、设备运行、环境调控等仿真教学体验。设置用户控制界面，用户定义控制逻辑及控制参数。系统数据库植入真实智能温室大棚的历史环境采集传感器、作物信息及设备数据。用户可以进行如下三方面操作。操作一：控制气象参数。系统用户通过天气控制界面设置天气环境参数（如天气状况、温度范围、湿度范围等）控制室外天气，模拟不同季节、不同时间段和不同天气状态下温室外环境，气象参数控制界面如图 4 所示。当天气发生变化时，场景效果、环境参数等也会随之改变。学生通过改变气象环境，探讨在温室环境控制中生产实际需求和决（a）部分设备列表（b）组网方案设计（c）硬件设备搭建图 2组网方案设计与实现图 3温室管理参数设置界面图 4气象参数控制界面李亚南，王伊瑾，滕桂法：沉浸式智能温室 3D 虚拟仿真实验平台构建101保定学院学报2023 年第 4 期策控制要求。操作二：参与温室的控制管理。用户设定环境控制逻辑与算法，设定控制阈值参数控制执行设备运行，可以打破时间、空间限制探索智能温室控制与管理。执行设备根据实时条件、控制算法自动开启，逐渐将温室环境参数调控到适宜农作物生长的范围。学生通过参与智能温室管理，直观查看温室物联网环境控制系统设计完成的组网方案在智能温室中的联动控制效果，探索不同组网方案的差异。操作三：查看温室“环境-生理-装备”历史数据。系统数据库植入真实智能温室的“环境-生理-装备”数据，如室外气候环境参数、室内小气候环境参数、部分作物生理信息数据及对应的控制执行装备数据。用户可以将温室数据连接系统外部云平台，根据需要对温室数据进行解析、筛分、处理，设计云平台显示控制界面，查看、整合温室内多源数据。（三）温室智能化解决方案研究随着物联网、大数据与云计算的不断升级和深度融合，在温室智能化控制方面的研究也在同步升级。针对实际生产中温室智能化控制的不足和需求，将科学研究的思想、方法、工具等融入实验场景和实验活动中，引导学生发现并解决问题，开展高层次探索式、研究式实验教学。利用系统提供的海量“环境-生理-装备”数据，学生在教师指导下，选择和确定研究专题，利用机器学习和数据挖掘等先进分析手段，得出优化环境控制决策模型，提出温室智能化、精细化控制解决方案。专题一：探索利用温室内外环境数据进行温室环境预测，解决温室内环境控制的实验方案。为解决因温室环境系统非线性、滞后性特点6而影响控制效果的难题，国内外诸多学者对设施生产环境状态变化趋势进行研究和建模，对温室环境预测进行研究7-10。本系统植入真实温室多传感器采集的环境数据和多个设备的控制信息，鉴于温室数据海量性、交互影响因子复杂性等特点，引导学生利用机器学习和数据挖掘等先进分析手段，对环境参数进行预测分析。指导学生通过构建数据集，研究不同特征输入变量与温室环境参数之间的相关性，确定最优的特征输入变量组合，更进一步指导学生将机器学习理论应用于温室环境状态预测预警，提高模型预测预警精度。专题二：探索研究环境参数与作物生理指标的数学关系，寻找作物最佳生长环境的实验方案。结合温室当前研究热点和国内外现有的作物生长发育模型研究成果11，指导学生利用温室生产历史数据，研究农作物不同生长阶段的最佳条件，对作物环境因子主成分分析、环境因子之间及自身关系等方面展开研究。学生可以利用大数据来学习数据间隐含的特征与复杂映射关系，从而表达各环境参数与作物信息指标间无法简单描述的内在关系12-13，研究建立具有较强泛化性能的建模方法。专题三：研究温室环控设备高效、精准、节能14-16控制技术，探索温室产业的可持续发展方案。效率和能耗是影响智能温室产业可持续发展的关键因素。根据作物的需求，精准控制温室执行装备，不仅可以提高作物产量和品质，提高温室生产的经济效益，而且还能有效地减少能耗浪费。引导学生调研、分析温室环境控制中存在的资源浪费，研究利用环境预测技术、智能集成建模技术等，探索温室环境高效、节能控制方案，对传统的温室环境控制系统和装备进一步优化。三、特色优势（一）构建“3D 虚拟仿真实验平台”，打破传统实践教学局限性物联网应用系统，尤其是一些工业级物联网应用系统，设备价格昂贵。传统实践教学存在设备成本高、设备部署及组网周期长、实操场地受限等现实问题。以温室环境控制系统为背景，笔者构建 3D 虚拟仿真实验平台，提供高仿真度的虚拟设备、实验场景和操作平台。学生线上操作虚拟仿真实验，通过方案设计、器件选型、硬件搭建、系统组网等实验步骤，完成温室环境控制系统设计。学生在虚拟环境中可以反复练习、设计、验证自己的物联网设计方案，充分发挥学生的主观能动性