前言：农业机器人作为一种自动化、智能化的技术手段，为解决传统农业劳动力短缺、提高农业生产效率、降低生产成本、推进绿色转型，实现农业农村现代化提供了重要支持。本文节选自中国农业大学国际学院院长李道亮的《我国农业机器人技术与发展趋势》一文，重点分析农业机器人研发过程中的四大关键技术。

感知、规划、定位导航与控制是农业机器人研发过程中不可或缺的关键技术。

· 感知技术能够给予机器人感受外部世界的能力，使其像人类一样拥有视觉、听觉、嗅觉、触觉等感官能力；

· 规划技术决定了机器人运动的轨迹和机械臂的作业轨迹，使其运动和作业获取更高效、更便捷、更安全的行动路线，让机器人学会 “走更好的路”和“做更好的操作”；

· 定位导航技术则能让机器人知晓自身位置信息，使其沿着规划好的路线正确运动，让机器人学会“沿着路线正确走路”；

· 控制技术决定了农业机器人的运动能力，能够实现机器人更加准确、敏捷的运动和作业，让农业机器人学会“更好的走路和作业”。

以上关键技术相辅相成，一个农业机器人要完成采摘、收割、巡检等任务离不开上述四个技术的集成。

一是感知技术。感知技术在实现农业自动化、智能化等方面发挥着重要作用。农业机器人感知技术主要包括目标感知、环境感知、状态感知、位置感知和身份感知。目标感知是指农业机器人通过各种传感器和算法识别定位外部环境的目标信息，如农作物、果实、杂草等。其关键技术包括图像处理与计算机视觉、激光雷达以及超声波传感器等感知技术。

其中，图像处理与机器视觉是利用农业机器人装配的高清摄像头获取作业环境图像，通过深度学习方法对作物、杂草、病虫害等进行目标检测与分类等。此外，多光谱成像技术帮助识别患病的作物；温室大棚内的采摘机器人利用所装配的双目摄像机和立体匹配技术实现对果实的三维位置和姿态识别，从而进行准确的抓取及采摘。

病虫害监测与防治利用图像处理和深度学习技术，实现作物病虫害情况的实时监测，减少农药使用量，进而保护环境。激光雷达可以生成高精度3D点云地图，特别适用于精细农业和复杂地形的作物感知。

例如，在葡萄园区，激光雷达可以生成葡萄藤的3D模型，帮助农民精确修剪和管理。超声波传感器通过测量声波的反射时间来检测目标物体的距离，常用于辅助定位和导航。例如，在果树种植区，超声波传感器可以帮助农业机器人确定果树的距离和位置，以便进行精确的农药喷施和果树修剪。

环境感知是指农业机器人对农田环境的监测和理解，以便作出适应性决策和操作。环境感知作为农业装备智能化的首要条件，是智能农机在复杂的非结构化农田环境中安全可靠作业的保障。其主要技术包括动态环境识别、实时环境建模以及多传感器数据融合。

实时环境建模是农业机器人环境感知的重要组成部分。通过激光雷达和视觉传感器，农业机器人可以实时构建农田的三维模型，这些模型会用于后续的路径规划、障碍物检测与避障。

例如，在果园中，实时三维建模可以帮助机器人在复杂的地形和果树之间进行导航，避免碰撞。农田环境是动态变化的，农业机器人可以通过机器学习和深度学习算法，识别天气变化、作物生长等，并作出相应的决策。例如，农业机器人通过分析视觉数据监测作物的叶片颜色和形状变化，以此判断作物的健康状况和生长进度，及时发现病虫害并采取相应的防治措施。

此外，多传感器数据融合是提升环境感知精度和可靠性的关键技术。农业机器人通常配备多种传感器，如激光雷达、摄像头、超声波传感器、温湿度传感器等。通过对多源数据进行融合处理，可以获得更全面和准确的环境信息。

农业机器人感知技术应用广泛，涵盖了从作物监测到环境管理的多个领域，这些技术通过多种传感器和算法的结合，实现了对农田环境和作物状态的实时监测和精确分析，不仅提高了农业生产的效率，减少了资源浪费和环境污染，还显著提升了农业的自动化和智能化水平。

二是路径规划技术。路径规划技术能够精确感知环境，智能避开障碍物，为机器人量身打造出一条高效、安全的作业路径。不仅能够避免重复交叉作业带来的资源浪费，还能显著提高作业效率，优化作业流程，大幅减少能源消耗，有效控制作业成本。

如今，路径规划技术已广泛应用于各类农业机器人中，成为高效、节能作业的“得力助手”。其中，移动车体的路径规划在田间作业中大显身手，确保农业机器人在复杂多变的农田环境中游刃有余；机械臂的路径规划则精准服务于采摘作业，使采摘过程更加高效、精确。农业机器人的路径规划技术不仅展示了现代科技的魅力，更展现了农业现代化的发展趋势。随着这一技术的不断完善和应用，未来的农业生产将更加智能、高效。

首先是移动车体路径规划。随着农业智能化水平的不断提高，农机装备的路径规划技术正逐渐成为引领行业进步的“关键钥匙”。特别是在收割机的应用上，这一技术已展现出巨大潜力。过去，收割机的工作往往需要农民手工规划路线，这不仅耗时耗力，而且效率低下。

如今，通过先进的路径规划技术，农机可以自主规划出合理、高效的作业路线和顺序，极大地提高了农业生产效率和农机利用率。不仅避免了重复作业和返工，还显著节省了时间和能源。

其次是机械臂路径规划。传统农业、林果业的采摘作业正面临人工成本高涨和劳动力短缺的双重挑战。为应对这一难题，高性能机械臂以其独特的优势逐渐崭露头角，成为现代农业采摘的“新星”。

其中，机械臂路径规划技术作为其核心控制算法，扮演着至关重要的角色。机械臂路径规划的目标是在最短时间和距离内，确保在有限的作业范围找到一条从起点到终点的安全无碰撞路径。这一技术追求以最小的工作空间和最优的能耗实现最高的工作效率，其设计的先进性直接决定了采摘机械臂的作业效率、耐用性和采收精度。

在复杂的采摘作业中，路径规划不仅要考虑作物的成熟度、收获机器的工作范围和效率，还要根据不同作物的生长方式和密度等因素进行精细调整，以实现高效的采摘。随着智慧农业的兴起、机器人技术的普及以及控制技术与算法的革新，采摘机械臂及其路径规划技术将会迎来新的发展机遇。采摘机械臂将成为农业采摘的主力军，其路径规划技术也将实现更大的突破，为现代农业发展注入新的活力。

三是定位导航技术。定位导航技术作为农业机器人的核心功能之一，不仅使农业机器人能够准确识别自身位置，还能引导其按照预设路径进行精准作业。无论是平坦的耕地还是崎岖的山地，定位导航系统都能为农业机器人提供准确的位置信息，使其能够顺利到达目标区域，并完成播种、施肥、喷药、收割等作业任务。在室内环境中，由于定位系统信号较弱，往往难以提供高精度定位服务。针对这一挑战，目前业界主要采取了多种室内定位方案。

这些方案主要分为两大类：一是依赖外置人工信号源的定位技术，包括WiFi、蓝牙和超宽带定位；二是利用天然信号源的定位技术，例如惯性导航定位和地磁定位。室外农田环境复杂多变，由于农业地区的差异，农作物区域不仅仅限于大面积的平原田间，也包括田地狭小且难以抵达的丘陵地区果园农业。多数室外大田农业机器人的定位导航算法以GNSS（全球导航卫星系统）和视觉识别技术等为代表。针对室外大场景的移动作业农业机器人应用离不开GNSS。在我国，“北斗卫星导航系统+农机作业”的方式已经得到了广泛应用，极大地提高了农业作业的自动化和智能化水平，减少了对人工操作的依赖，同时也提高了作业效率。

同样地，视觉识别技术也是农业机器人室外定位导航的不二法宝。一家农业科技型企业已成功研发出一款无人驾驶多功能植保机器人，其核心技术在于结合视觉识别与深度相机作为视觉系统，并集成多种传感器进行信息的接收与处理，通过搭载的摄像头等视觉传感器，实时获取农田环境的图像数据，增加多种传感器形成视觉惯导系统。当前，这款无人驾驶智能农业机器人已在部分大型苹果、刺梨、猕猴桃等果园得到实际应用，有效提升了农业生产的安全性与效率，实现了农业生产的提质增效。

在农业机器人定位导航的科研领域尚存广阔的探索天地。目前，由于我国农业生产中农业机器人的大规模应用案例相对较少，在一定程度上减缓了导航技术研究的进展。一个重要原因是农业机器人导航系统的高昂成本，使得其市场普及率不高，相较于传统的机械化或半自动化作业方式，农业机器人定位导航系统并未展现出显著优势，限制了系统的持续优化与升级。

此外，复杂的真实农田环境也是一大挑战，当前多数农业机器人尚无法在非结构化的农田环境中实现自主导航。因此，为了满足农业机器人导航系统规模化应用的需求，我们需要在成本控制和技术创新上持续投入研究力量。随着现代农业的快速发展，农业机器人定位导航系统作为智慧农业的重要推动力量，其未来发展方向将更趋数字化和智能化。

四是控制技术。在农田、果园中，根据使用场景与需求的不同，各具特色的农业机器人通过提高自动化控制执行任务来提高效率和生产力。根据行进结构的不同，常见的农业机器人可分为轮式农业机器人和履带式农业机器人。轮式农业机器人是一种多自由度的自主操作设备，具有精确感知、自主决策、智能控制和自动执行能力，特别适合农业环境。它们可以在农田中进行高精度的定位和导航，实现精准的作业，如播种、施肥、喷洒农药等。

此外，轮式农业机器人还可以实现自动巡检、定点采集、自动避障、自动返航等，适用于平坦的农田和大田环境，例如小麦、玉米、大豆等作物的种植区域。履带式农业机器人比传统的轮式机器人更适合在不同类型地形上行驶，包括泥泞的农田、湿地或不平坦的地形，如坡地果园、葡萄园等。

通过使用履带这种与挖掘机、坦克相同的行进装置来适应不平坦的地形，为农业机器人提供更大的接地面积，减少了对土壤的挤压和对植物的损害。履带式农业机器人可以穿越泥泞区域并在果园中稳定行走，实现精准作业和智能种植管理，通过实时监测土壤质量、植株生长情况等数据，自动调整作业策略，实现智能种植管理，提高农作物的产量和质量。

随着人工智能等技术的进步，一批技术研究员和初创公司投入到更加自动化、更加智能的采摘机器人的研发中。近几年，采摘机器人取得了一些产业上的突破，但从实验室走进农场，采摘机器人需要解决的远不止技术问题。作为人力的替代品，成本和效率是采摘机器人商业化道路上最大的痛点。

随着技术的不断发展，出现了使用吸盘作为末端执行器的农业机器人用于采摘。整个机器设备像是一台吸尘器，吸取的东西是识别到的已成熟苹果。用“吸”代替“抓”减少了对苹果表皮的损坏，将单个苹果的采摘时间控制到了2秒，进一步提高了机器采摘的效率。

农业机器人功能的增加也使得数据量剧增，云计算的数据集中处理模式存在实时性不足、能耗过高以及数据安全等一系列问题。边缘计算是在靠近数据源端执行计算的分散处理模式，其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求，与云计算相比具有延迟和成本更低、安全性更高且可以实现个性化设计的优势，更好地满足农业机器人作业过程中实时性的要求。

随着智慧农业的迅速发展，结合深度学习的农业应用屡见不鲜，如作物病害检测、生长环境监测、作物自动采摘、无人农场管理等，边缘计算可以为农业多场景、复杂任务提供高效、可靠的新型数据处理方案。

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