【摘要】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。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。農業機器人技術的發展依賴于科技進步、產業升級和政策支持的協同作用，推動農業機器人向著更高效、更智能、更綠色的方向發展。面向我國農業主戰場所需的農業機器人產品，應構建交叉學科人才培養體系，推動農業機器人技術的發展與應用。

【關鍵詞】農業機器人 農業新質生產力 農業農村現代化 農業強國

【中圖分類號】S23;F323 【文獻標識碼】A

農業是人類一切生產活動與社會活動的基礎和根本，也是支撐我國國民經濟建設和發展的重要支柱。隨著新型城鎮化和人口老齡化進程的加快，農村勞動力短缺問題日益突出，導致人工作業成本不斷攀升。農業機器人利用現代傳感技術實時監測農田環境、農業動植物生長狀態和農業裝備工作狀態，通過大數據分析、人工智能和機器學習進行精準管理和智能決策，通過優化控制實現農業精準作業。隨著自動導航和無人駕駛技術的進步，使其能高效執行播種、施肥和收獲等任務，顯著減少人力需求和操作誤差。農業機器人可以在眾多農業活動中替代人工，如對作物進行自動灌溉、農藥噴施、害蟲及雜草控制、果實采收、分級分揀，且能夠靈活適應大田、溫室、果園等各種復雜環境。農業機器人的廣泛使用將會減少對人工勞動力的依賴，在很大程度上改變傳統的農業勞動方式，為農業可持續發展提供支持，促進傳統農業向現代農業轉變。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。

農業機器人是新質生產力的典型代表，也是以新質生產力引領農業強國建設的重要抓手。首先，農業機器人能夠顯著提升農作物的種植、養殖、管理和收獲效率，進而提高農業生產效率和降低勞動強度，從而確保糧食安全和提高農產品質量。其次，農業機器人能夠實現精準的資源投入，優化農田管理，減少環境污染，促進農業的可持續發展。在應對勞動力短缺、自然災害和市場變化方面，農業機器人展現了極高的適應能力和靈活性，成為提升農業生產力、保障農業穩定發展的重要力量。

農業機器人的分類及其功能

農業機器人是指專門服務于農業領域，具有精準感知、自主決策、智能控制與高效執行能力的特種機器人，主要由信息感知系統、決策控制系統、作業執行機構和自主移動平臺四部分構成，可視為人的“五官、腦、手、腳”的替代和擴展。在農業生產中，農業機器人結合人工智能、大數據、云計算和物聯網技術，形成了綜合性的農業機器人應用系統。該系統已在大田、果園和設施園藝、畜禽養殖、水產養殖等多個領域得到廣泛應用，包括施肥、植保、產量預估、嫁接、整枝、巡檢、采摘、運輸等關鍵環節。同時，在畜禽養殖方面，該系統也展現出顯著優勢，涵蓋了飼喂、巡檢、消毒、擠奶等核心操作。在水產養殖方面，涵蓋了投餌、巡檢、清污、分揀、分級、計數等核心操作。

農業機器人按照作業對象不同，可以分為種植機器人和養殖機器人。根據作業場景不同，種植機器人可以分為田間種植、果園種植、設施種植機器人，養殖機器人可以分為畜禽養殖機器人、水產養殖機器人。根據生產環節不同，田間種植機器人可以分為品種選育、翻耕播種、田間管理、大田收獲等機器人，果園種植機器人可以分為嫁接、噴藥、剪枝、除草、采摘、分揀等機器人，設施種植機器人可以分為育苗、移栽、作物巡檢、收獲等機器人，畜禽養殖機器人可以分為飼喂、擠奶、養殖巡檢、捕捉、清掃等機器人，水產養殖機器人可以分為投餌、水質巡檢、清污、誘捕、捕獲等機器人。

農業機器人與傳統農業機械設備具有以下區別：一是傳統農業機械設備僅具備作業能力，而農業機器人具有作業對象、作業環境、運行狀態等信息的全域感知能力。例如，傳統中耕機械僅能完成松土和除草作業，而田間管理機器人在完成雜草識別與清除的同時還能進行作物表型數據和土壤溫濕度數據采集。二是傳統農業機械設備依賴人工經驗，而農業機器人融合機器學習、知識推理、人機交互、作業規劃等自主決策能力。例如，傳統噴藥機械需要人工識別后再進行作業，而果園噴藥機器人可以根據果園地圖自主規劃飛行軌跡并逐一遍歷果樹，通過視覺檢測果樹病蟲害部位實現精準噴藥。三是傳統農業機械設備需要標準化的作業環境，而農業機器人可以在復雜非／半結構化環境下從事批量重復性工作。例如，傳統草莓采摘機械需要改變農藝后在特定位置作業，而采摘機器人可以在大田或溫室、無土或有土條件下完成草莓采摘。四是傳統農業機械設備需要人工現場操作，而農業機器人不需要人工參與一線作業，通過遠程遙控或自主完成作業，減少繁重勞動的同時能有效避免動物應激和疫病交叉傳染。

農業機器人的四大關鍵技術及其發揮的重要作用

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。

農業機器人技術的發展趨勢與展望

農業機器人工作環境復雜多變，面臨諸多挑戰。感知技術是實現農業機器人自主作業的基本功能，現有的感知技術在面對多變的光照條件、作物形態差異、遮擋情況時仍存在局限性。在傳感器方面，首要考慮的是其對各種環境的適應性，農業機器人需要在多樣化的環境中執行任務，包含塵土、極端的溫濕度等復雜條件，這些環境因素會對傳感器的性能和穩定性產生影響，引起測量上的誤差，甚至導致傳感器失效。因此需要面向農業環境感知的多樣化需求，以視覺技術為引領探索生物對象、環境、機器人本體感知新原理新方法，以及聽/嗅/味覺、力/觸覺等多模態感知與多源異構信息SOC/MOC（System-on-the-chip/Model-on-the-chip）邊緣計算融合技術，開發嵌入輕量級深度學習模型的農用人工智能芯片、專用傳感器，實現高速高精度信息處理。

與此同時，需要設計合適的機械結構，研究農業機器人本體材料—結構—功能—性能一體化設計新理念新方法，以應對在特定環境下特殊任務需求。應對多障礙多角度的復雜情況或意外事件，提高機器人的越野能力和通過性，開發結構/驅動/感知/控制一體化關節，柔性化、輕量化被動安全及人—機器人—環境共融型機械臂和仿生仿形末端執行器，適應更復雜的地形和環境，是機械設計的重要挑戰之一，在提高農業機器人性能的同時還要考慮到如何降低能耗，保證在較大的工作量下延長使用時間與壽命。

農業機器人中使用的傳感器技術可以通過人工智能和機器學習技術來優化農業機器人傳感器自身的性能和適應性，突破多傳感器融合導航技術的瓶頸，開發多信息融合的導航系統，發展集 GNSS、激光雷達、慣性導航系統和機器視覺導航系統等感知技術相融合的高端導航系統，實現對地塊邊界、作物行、田間障礙物的精準感知。對于農業機器人機械機構而言，模塊化和輕量化是機械設計的重要方向，模塊化設計可以提高機器人的可維修性和可擴展性，輕量化設計可以降低機器人的能耗和提高其運動性能。

未來在實際的農業環境中，通過深度學習算法訓練模型，使農業機器人能夠自主學習并適應不同的農田環境，提高路徑規劃的智能化水平，結合PID（比例—積分—微分）控制、模糊控制及神經網絡控制等多種路徑跟蹤控制技術，優化農業機器人自主導航控制算法，控制機器人按照預定路線精確跟蹤行走，實現對機器人作業運動的精確自動控制。融合多種傳感器的信息，如視覺、激光雷達、慣性導航等，提高農業機器人對農田環境的感知精度，為路徑規劃提供更準確的數據支持，多傳感器融合技術使得農業機器人在不同環境條件下都能夠保持穩定的感知性能，從而提高路徑規劃的魯棒性，同時可以將不同的路徑規劃算法集成在一起，根據具體作業任務和環境條件選擇合適的算法進行路徑規劃，打破耕、種、管、收、運全環節的數據孤島，面向農田、果園、設施等不同類型生產環境，建立多尺度的智能生產管控一體化平臺，提高農業機器人的綜合效率。

農業機器人技術的發展依賴于科技進步、產業升級和政策支持的協同作用，推動農業機器人向著更高效、更智能、更綠色的方向發展。在科技方面，通過科技攻關等手段提升農業機器人智能感知、自主作業路徑規劃與導航、自主學習與跨場景作業、端—邊—云協同機器人系統等關鍵技術水平，推動農業機器人技術標準化，使農業機器人更智能、更精準、更高效。在產業方面，應為農業機器人提供傳感器、精密驅動、控制軟件等先進技術支撐，隨著信息技術的發展和核心零部件的突破，將會進一步降低農業機器人的成本。我國龐大的市場需求也將推動農業機器人產業快速成長，形成完善的產業鏈和創新生態。在政策方面，政府的科研資金支持、產業政策扶持、標準制定和人才培養將為農業機器人技術和產業的發展提供強有力的保障。農業機器人融合了農業、生物、機械、電子、控制、計算機等多門學科，是多學科交叉融合的高技術產品，需要專門的技術人才作支撐。因此，應面向我國農業主戰場所需的農業機器人產品，構建交叉學科人才培養體系，推動農業機器人技術的發展與應用。

（作者為中國農業大學信息與電氣工程學院教授）

責編/銀冰瑤 美編/楊玲玲

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