前言：農業機器人作為一種自動化、智能化的技術手段，為解決傳統農業勞動力短缺、提高農業生產效率、降低生產成本、推進綠色轉型，實現農業農村現代化提供了重要支持。本文節選自中國農業大學國際學院院長李道亮的《我國農業機器人技術與發展趨勢》一文，重點分析農業機器人研發過程中的四大關鍵技術。

感知、規劃、定位導航與控制是農業機器人研發過程中不可或缺的關鍵技術。

· 感知技術能夠給予機器人感受外部世界的能力，使其像人類一樣擁有視覺、聽覺、嗅覺、觸覺等感官能力；

· 規劃技術決定了機器人運動的軌跡和機械臂的作業軌跡，使其運動和作業獲取更高效、更便捷、更安全的行動路線，讓機器人學會 “走更好的路”和“做更好的操作”；

· 定位導航技術則能讓機器人知曉自身位置信息，使其沿著規劃好的路線正確運動，讓機器人學會“沿著路線正確走路”；

· 控制技術決定了農業機器人的運動能力，能夠實現機器人更加準確、敏捷的運動和作業，讓農業機器人學會“更好的走路和作業”。

以上關鍵技術相輔相成，一個農業機器人要完成采摘、收割、巡檢等任務離不開上述四個技術的集成。

一是感知技術。感知技術在實現農業自動化、智能化等方面發揮著重要作用。農業機器人感知技術主要包括目標感知、環境感知、狀態感知、位置感知和身份感知。目標感知是指農業機器人通過各種傳感器和算法識別定位外部環境的目標信息，如農作物、果實、雜草等。其關鍵技術包括圖像處理與計算機視覺、激光雷達以及超聲波傳感器等感知技術。

其中，圖像處理與機器視覺是利用農業機器人裝配的高清攝像頭獲取作業環境圖像，通過深度學習方法對作物、雜草、病蟲害等進行目標檢測與分類等。此外，多光譜成像技術幫助識別患病的作物；溫室大棚內的采摘機器人利用所裝配的雙目攝像機和立體匹配技術實現對果實的三維位置和姿態識別，從而進行準確的抓取及采摘。

病蟲害監測與防治利用圖像處理和深度學習技術，實現作物病蟲害情況的實時監測，減少農藥使用量，進而保護環境。激光雷達可以生成高精度3D點云地圖，特別適用于精細農業和復雜地形的作物感知。

例如，在葡萄園區，激光雷達可以生成葡萄藤的3D模型，幫助農民精確修剪和管理。超聲波傳感器通過測量聲波的反射時間來檢測目標物體的距離，常用于輔助定位和導航。例如，在果樹種植區，超聲波傳感器可以幫助農業機器人確定果樹的距離和位置，以便進行精確的農藥噴施和果樹修剪。

環境感知是指農業機器人對農田環境的監測和理解，以便作出適應性決策和操作。環境感知作為農業裝備智能化的首要條件，是智能農機在復雜的非結構化農田環境中安全可靠作業的保障。其主要技術包括動態環境識別、實時環境建模以及多傳感器數據融合。

實時環境建模是農業機器人環境感知的重要組成部分。通過激光雷達和視覺傳感器，農業機器人可以實時構建農田的三維模型，這些模型會用于后續的路徑規劃、障礙物檢測與避障。

例如，在果園中，實時三維建模可以幫助機器人在復雜的地形和果樹之間進行導航，避免碰撞。農田環境是動態變化的，農業機器人可以通過機器學習和深度學習算法，識別天氣變化、作物生長等，并作出相應的決策。例如，農業機器人通過分析視覺數據監測作物的葉片顏色和形狀變化，以此判斷作物的健康狀況和生長進度，及時發現病蟲害并采取相應的防治措施。

此外，多傳感器數據融合是提升環境感知精度和可靠性的關鍵技術。農業機器人通常配備多種傳感器，如激光雷達、攝像頭、超聲波傳感器、溫濕度傳感器等。通過對多源數據進行融合處理，可以獲得更全面和準確的環境信息。

農業機器人感知技術應用廣泛，涵蓋了從作物監測到環境管理的多個領域，這些技術通過多種傳感器和算法的結合，實現了對農田環境和作物狀態的實時監測和精確分析，不僅提高了農業生產的效率，減少了資源浪費和環境污染，還顯著提升了農業的自動化和智能化水平。

二是路徑規劃技術。路徑規劃技術能夠精確感知環境，智能避開障礙物，為機器人量身打造出一條高效、安全的作業路徑。不僅能夠避免重復交叉作業帶來的資源浪費，還能顯著提高作業效率，優化作業流程，大幅減少能源消耗，有效控制作業成本。

如今，路徑規劃技術已廣泛應用于各類農業機器人中，成為高效、節能作業的“得力助手”。其中，移動車體的路徑規劃在田間作業中大顯身手，確保農業機器人在復雜多變的農田環境中游刃有余；機械臂的路徑規劃則精準服務于采摘作業，使采摘過程更加高效、精確。農業機器人的路徑規劃技術不僅展示了現代科技的魅力，更展現了農業現代化的發展趨勢。隨著這一技術的不斷完善和應用，未來的農業生產將更加智能、高效。

首先是移動車體路徑規劃。隨著農業智能化水平的不斷提高，農機裝備的路徑規劃技術正逐漸成為引領行業進步的“關鍵鑰匙”。特別是在收割機的應用上，這一技術已展現出巨大潛力。過去，收割機的工作往往需要農民手工規劃路線，這不僅耗時耗力，而且效率低下。

如今，通過先進的路徑規劃技術，農機可以自主規劃出合理、高效的作業路線和順序，極大地提高了農業生產效率和農機利用率。不僅避免了重復作業和返工，還顯著節省了時間和能源。

其次是機械臂路徑規劃。傳統農業、林果業的采摘作業正面臨人工成本高漲和勞動力短缺的雙重挑戰。為應對這一難題，高性能機械臂以其獨特的優勢逐漸嶄露頭角，成為現代農業采摘的“新星”。

其中，機械臂路徑規劃技術作為其核心控制算法，扮演著至關重要的角色。機械臂路徑規劃的目標是在最短時間和距離內，確保在有限的作業范圍找到一條從起點到終點的安全無碰撞路徑。這一技術追求以最小的工作空間和最優的能耗實現最高的工作效率，其設計的先進性直接決定了采摘機械臂的作業效率、耐用性和采收精度。

在復雜的采摘作業中，路徑規劃不僅要考慮作物的成熟度、收獲機器的工作范圍和效率，還要根據不同作物的生長方式和密度等因素進行精細調整，以實現高效的采摘。隨著智慧農業的興起、機器人技術的普及以及控制技術與算法的革新，采摘機械臂及其路徑規劃技術將會迎來新的發展機遇。采摘機械臂將成為農業采摘的主力軍，其路徑規劃技術也將實現更大的突破，為現代農業發展注入新的活力。

三是定位導航技術。定位導航技術作為農業機器人的核心功能之一，不僅使農業機器人能夠準確識別自身位置，還能引導其按照預設路徑進行精準作業。無論是平坦的耕地還是崎嶇的山地，定位導航系統都能為農業機器人提供準確的位置信息，使其能夠順利到達目標區域，并完成播種、施肥、噴藥、收割等作業任務。在室內環境中，由于定位系統信號較弱，往往難以提供高精度定位服務。針對這一挑戰，目前業界主要采取了多種室內定位方案。

這些方案主要分為兩大類：一是依賴外置人工信號源的定位技術，包括WiFi、藍牙和超寬帶定位；二是利用天然信號源的定位技術，例如慣性導航定位和地磁定位。室外農田環境復雜多變，由于農業地區的差異，農作物區域不僅僅限于大面積的平原田間，也包括田地狹小且難以抵達的丘陵地區果園農業。多數室外大田農業機器人的定位導航算法以GNSS（全球導航衛星系統）和視覺識別技術等為代表。針對室外大場景的移動作業農業機器人應用離不開GNSS。在我國，“北斗衛星導航系統+農機作業”的方式已經得到了廣泛應用，極大地提高了農業作業的自動化和智能化水平，減少了對人工操作的依賴，同時也提高了作業效率。

同樣地，視覺識別技術也是農業機器人室外定位導航的不二法寶。一家農業科技型企業已成功研發出一款無人駕駛多功能植保機器人，其核心技術在于結合視覺識別與深度相機作為視覺系統，并集成多種傳感器進行信息的接收與處理，通過搭載的攝像頭等視覺傳感器，實時獲取農田環境的圖像數據，增加多種傳感器形成視覺慣導系統。當前，這款無人駕駛智能農業機器人已在部分大型蘋果、刺梨、獼猴桃等果園得到實際應用，有效提升了農業生產的安全性與效率，實現了農業生產的提質增效。

在農業機器人定位導航的科研領域尚存廣闊的探索天地。目前，由于我國農業生產中農業機器人的大規模應用案例相對較少，在一定程度上減緩了導航技術研究的進展。一個重要原因是農業機器人導航系統的高昂成本，使得其市場普及率不高，相較于傳統的機械化或半自動化作業方式，農業機器人定位導航系統并未展現出顯著優勢，限制了系統的持續優化與升級。

此外，復雜的真實農田環境也是一大挑戰，當前多數農業機器人尚無法在非結構化的農田環境中實現自主導航。因此，為了滿足農業機器人導航系統規模化應用的需求，我們需要在成本控制和技術創新上持續投入研究力量。隨著現代農業的快速發展，農業機器人定位導航系統作為智慧農業的重要推動力量，其未來發展方向將更趨數字化和智能化。

四是控制技術。在農田、果園中，根據使用場景與需求的不同，各具特色的農業機器人通過提高自動化控制執行任務來提高效率和生產力。根據行進結構的不同，常見的農業機器人可分為輪式農業機器人和履帶式農業機器人。輪式農業機器人是一種多自由度的自主操作設備，具有精確感知、自主決策、智能控制和自動執行能力，特別適合農業環境。它們可以在農田中進行高精度的定位和導航，實現精準的作業，如播種、施肥、噴灑農藥等。

此外，輪式農業機器人還可以實現自動巡檢、定點采集、自動避障、自動返航等，適用于平坦的農田和大田環境，例如小麥、玉米、大豆等作物的種植區域。履帶式農業機器人比傳統的輪式機器人更適合在不同類型地形上行駛，包括泥濘的農田、濕地或不平坦的地形，如坡地果園、葡萄園等。

通過使用履帶這種與挖掘機、坦克相同的行進裝置來適應不平坦的地形，為農業機器人提供更大的接地面積，減少了對土壤的擠壓和對植物的損害。履帶式農業機器人可以穿越泥濘區域并在果園中穩定行走，實現精準作業和智能種植管理，通過實時監測土壤質量、植株生長情況等數據，自動調整作業策略，實現智能種植管理，提高農作物的產量和質量。

隨著人工智能等技術的進步，一批技術研究員和初創公司投入到更加自動化、更加智能的采摘機器人的研發中。近幾年，采摘機器人取得了一些產業上的突破，但從實驗室走進農場，采摘機器人需要解決的遠不止技術問題。作為人力的替代品，成本和效率是采摘機器人商業化道路上最大的痛點。

隨著技術的不斷發展，出現了使用吸盤作為末端執行器的農業機器人用于采摘。整個機器設備像是一臺吸塵器，吸取的東西是識別到的已成熟蘋果。用“吸”代替“抓”減少了對蘋果表皮的損壞，將單個蘋果的采摘時間控制到了2秒，進一步提高了機器采摘的效率。

農業機器人功能的增加也使得數據量劇增，云計算的數據集中處理模式存在實時性不足、能耗過高以及數據安全等一系列問題。邊緣計算是在靠近數據源端執行計算的分散處理模式，其應用程序在邊緣側發起，產生更快的網絡服務響應，滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求，與云計算相比具有延遲和成本更低、安全性更高且可以實現個性化設計的優勢，更好地滿足農業機器人作業過程中實時性的要求。

隨著智慧農業的迅速發展，結合深度學習的農業應用屢見不鮮，如作物病害檢測、生長環境監測、作物自動采摘、無人農場管理等，邊緣計算可以為農業多場景、復雜任務提供高效、可靠的新型數據處理方案。

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