我国农业机器人的发展概况及面临的研发难题

　　我们知道，农业机器人是农业智能化装备的一种，能够利用多传感器融合、自动控制等技术，让自然环境下作业的农业装备实现自动化、智能化生产。农业机器人可全部或部分替代人或辅助人高效、便捷、安全、可靠地完成特定的、复杂的生产任务。目前，农业机器人种类丰富，包括大田作业机器人、温室机器人、林业农业机器人、畜牧农业机器人、水产农业机器人等。

德国除草机器人

　　国内外农业机器人发展概况

　　为应对农业生产人员缺乏的问题。在国际上，自上世纪80年代起，农业机器人应运而生，如瑞士的田间除草机器人、苹果采摘机器人，美国的苗圃机器人、智能分拣机器人，爱尔兰的大型喷药机器人，法国的葡萄园作业机器人等。

　　国际学术界对农业机器人非常重视，2008年国际机器人与自动化协会（IEEE RAS）成立农业机器人与自动化学术委员会。2009年美国《时代周刊》将年度最佳发明奖颁发给一款除草机器人。

　　美国研究公司Tractica的一份报告预测，到2024年底，全球农业机器人的年出货量预计将达到594000台，农业机器人市场的年收入将超过740亿美元。

　　在国内，随着越来越多的耕地需要依靠集体经营、规模化生产，我国农业机器人的推广，主要集中在大田作业中自动驾驶农机、农业植保无人机等的应用。大田无人农机已能够替代人工，实现自动驾驶、工作环境监测、农业决策以及其它具体操作。

智能采摘机器人

　　我国农业机器人研发面临科研难题

　　不过，在我国农业机器人研发使用过程中，还面临着多个需要攻克的科研难题。

　　和其它机器人一样，农业机器人由三个重要部分组成：类似人类五官的视觉、触觉、听觉、味觉等，能够感知、获得信息的传感器和系统；能够解析任务，识别、判断环境，制订行动计划的芯片，功能类似大脑；具有超强的执行能力的机构。科研难题就隐藏在这其中。

　　目前，我国农业机器人与国际研究水平相当，部分技术处于领跑水平，比如自然环境下机器人的伺服控制等。也有一些技术处于落后状态，比如涉及作物信息、动植物生理、生态感知的传感器件等。

　　其中，全世界面临的一个共性难题是在非结构环境下如何有效获取信息。不同于工业环境的流水线生产，农业机器人面临的工作环境非常多变，果实形态多样、农业环境中复杂的光照条件、植株的复杂布局等，都会对农业机器人的判断和执行造成干扰。

　　例如，黄瓜采收机器人在摘黄瓜的过程中，首先得找到目标。但每个黄瓜长得都不完全一样，并且还有枝叶的遮挡，机器人找到黄瓜、定位、伸手、采摘的过程不顺畅，这大大影响了机器人采摘过程的速度。

　　日前，已有国内研究团队取得突破性进展，研发出非结构环境智能双目视觉系统。该系统能在农田、果园等自然环境下，识别光照、时空，动态采集，高速实时传输数据。该系统已经在采摘机器人、除草机器人、割胶机器人等农业机器人方面展开实验与验证。

农业植保无人机

　　机器人研发需不断发现和解决问题

　　农业机器人的研制是不断发现问题、解决问题的过程。目前，我国对机器人的研究整体比较弱，前期的创新研究积累不够，将导致后期产业化底气不足。

　　比如，无人农机作业过程中农田边界的识别，一直是困扰研究人员的难题。无人农机无法识别农田边界，作业之前需要人工驾驶无人农机获取田块的四个顶点，非常耗时。虽然能自动识别边界和固定障碍物的系统尝试解决这一难题，但实际作业过程中又发现了新问题。该系统的田头作业不尽如人意，尤其是在不规则田块中作业存在比较大的难度。调试好的无人农机在移到另一区域作业时，也暴露出土壤及地表状况适应性差的问题。

　　此外，面对播种或插秧直线度差的田块，如果农业机器人在田间管理时仍按照北斗导航规定的直线路作业，就会增加轧苗率。对此，有专家建议，进行多导航信息融合，即把北斗导航和视觉导航信息融合。

　　业内人士称，未来，我国的植保将是以地面机械为主导、农业航空为体系的立体的植保防控体系。另外，机器人终归是一门交叉学科，涉及到人工智能、材料、机械等多个学科。业内人士呼吁，做好农业机器人，必须鼓励和支持多学科交叉研究。