许哲铃

（湖南农业大学，湖南 长沙 410125）

随着全球农业现代化进程的推进，农业机器人的出现标志着农业生产方式正朝着更加智能、高效的方向发展。农业机器人作为一种自动化、智能化的技术手段，在解决传统农业劳动力短缺、生产效率低下等问题上发挥了重要作用。因此，深入探索农业机器人的关键技术研究现状以及未来发展趋势，对于推动农业现代化、提高农业生产效益具有重要的理论和现实意义。

1 农业机器人关键技术研究现状

1.1 机器人感知技术

农业机器人的感知技术在当前已取得显著进展。传感技术的不断创新，使机器人能够实时获取农田环境的关键信息，包括土壤质地、湿度、温度等多维度数据。视觉感知系统在农业机器人中的应用也日益广泛，通过高分辨率摄像头和先进的图像处理算法，能够实现对作物生长状况、病虫害情况的精准监测。激光雷达等三维感知技术提高了机器人对地形、障碍物等的感知精度，从而提高了机器人在不同地形下的适应性。综合而言，机器人感知技术目前已经能够实现对农田复杂环境的高效感知，为机器人在农业生产中的智能化应用奠定了坚实基础。

1.2 决策与控制技术

当前，农业机器人通过先进的定位与导航系统能够实现高精度的路径规划和导航，确保在农田中的精准操作。同时，智能控制算法的应用使得机器人能够根据实时感知数据做出实时决策，例如智能化的病虫害防治策略和施肥方案。农业机器人的自主性得到提升，其决策与控制系统已经具备了对不同农业任务的适应能力，从而提高了农业生产效率和作业质量[1]。随着人工智能技术的不断发展，决策与控制技术将进一步提升农业机器人的智能化和自主化水平。

1.3 通信与数据处理技术

农业机器人的通信与数据处理技术正处于不断演进的前沿。目前，农业机器人采用了多种先进的通信技术，如5G 通信、卫星导航和物联网等，以实现农业机器人之间、机器人与农业管理系统之间的高效信息传递。在数据处理方面，机器学习和人工智能等技术的应用逐渐成为关键趋势，不仅可以处理庞大的农业数据，还能够提供精准的决策支持[2]。

2 农业机器人发展趋势

2.1 智能化与自主性

2.1.1 视觉感知

视觉感知技术的发展使农业机器人具备了更高级别的自主性，能够实现在复杂农田环境中的智能导航和作业。通过视觉系统获取的信息，机器人能够实时调整路径、避开障碍物，甚至进行精准的农业操作，如定点施肥、病虫害定向治理等[3]。这种智能化与自主性不仅提高了农业机器人的效率，同时也降低了对人工干预的需求，为未来的农业生产提供了更加可持续和智能化的解决方案。

2.1.2 激光雷达与雷达感知

在智能化与自主性的农业机器人发展趋势中，激光雷达与雷达感知技术成为关键动力。激光雷达通过发射激光束并测量其回波时间，实现对周围环境的高精度三维建模。这项技术能够提供机器人所需的详细地图信息，使其能够更加精准地感知并理解农田中的地形、障碍物分布等特征，不仅使机器人能够实现精确的定位和导航，还在避障和防侧翻方面发挥着关键作用。

2.1.3 GPS与惯性导航

在智能化与自主性的农业机器人发展趋势中，GPS 与惯性导航技术发挥着至关重要的作用。全球定位系统（GPS）通过卫星信号实现对机器人在地球表面的精准定位，为其提供全球性的导航支持。搭配惯性导航系统，机器人在没有外部信号的情况下仍能准确判断自身位置和方向。GPS 与惯性导航技术的结合使农业机器人具备了高度的自主性和导航精度，机器人可以根据预设的路径进行智能导航，实现定点作业和轨迹规划[4]。这项技术在农业领域的应用不仅提高了作业的准确性，还降低了能耗，使农田作业更为高效和节能。此外，GPS 与惯性导航技术也为农业机器人的集群协同作业提供了支持。通过实时的位置信息共享，机器人团队能够协同完成更大范围的作业任务，进一步提高农业生产的效益。

2.2 决策与控制技术

2.2.1 路径规划与导航

在农业机器人的发展趋势中，决策与控制技术的关键领域之一是路径规划与导航。路径规划涉及农业机器人在复杂环境中选择最优路径的决策过程，而导航则是机器人在执行路径决策时实时调整姿态和方向以保持准确位置的过程。

在路径规划方面，算法的创新对机器人的自主性和效率至关重要。最新的路径规划技术结合了机器学习和仿生学原理，使机器人能够更好地适应各种地形和作业需求。同时，考虑到农业场景的复杂性，机器人需要能够避开障碍物、优化作业路线以及适应不同地形，这些都是路径规划技术未来需要不断探索的方向。

导航技术则要求机器人实时获取位置信息，并根据路径规划的要求进行准确的运动控制。先进的传感器技术如激光雷达和视觉感知系统，为机器人提供了高精度的环境感知和自身定位能力。同时，实时数据的处理和反馈机制也在不断完善，以确保机器人能够在动态的农业场景中安全、高效地执行任务。

2.2.2 决策算法

在农业机器人的决策与控制技术中，决策算法是关键的组成部分之一。决策算法负责分析传感器获得的信息，制定合理的行动策略，以实现机器人在农业任务中的智能化决策。最新的决策算法通常采用深度学习和强化学习等技术，以处理大量的感知数据并学习复杂的环境模型。深度学习算法通过对农田景象、植物状态等信息的学习，使机器人能够识别不同的农业对象，并做出相应的决策[5]。

2.3 机械设计与执行技术

2.3.1 机械结构设计

在农业机器人的机械设计与执行技术中，机械结构设计是至关重要的一部分，直接影响到农业机器人的稳定性、效率和适应性。

对于农业机器人的机械结构设计而言，考虑到不同的农田地形和多样的作业任务，机器人需要具备良好的适应性和稳定性。机械结构的设计应该满足在不同土壤条件下实现平稳移动，并保持在各种农业操作中的可控性[6]。机械结构的设计还需要兼顾负载能力和作业效率，对于不同类型的农业工具和作业任务，机械结构的设计应该能够支持相应的负载，并确保在作业过程中保持高效率和准确性。

2.3.2 电动执行器

在农业机器人的机械设计与执行技术中，电动执行器是负责转化电能为机械动能的装置，其性能直接关系到农业机器人的定位精度、作业效率和能源利用率。

电动执行器的精准度对于农业机器人的定位和操作至关重要。高精度的电动执行器能够确保机器人在作业中实现精准的位置控制，从而提高种植、施肥等农业操作的准确性。电动执行器的动力输出和能效对于机器人的作业效率具有重要影响[7]，优秀的电动执行器应该能够在不同负载下提供稳定的输出动力，并通过高效的能源转换技术减少能源浪费，从而提高机器人的作业效率。

现代电动执行器还需要具备轻量化和紧凑设计的特点，以适应农业机器人的结构布局和空间限制。采用先进的电机设计、传感器技术和智能控制算法，可以使电动执行器更加轻便、高效，并且更好地适应不同的农业作业需求。

2.4 通信与数据处理技术

2.4.1 无线通信技术

在农业机器人的通信与数据处理技术中，无线通信技术是关键的技术支持，对于实现机器人的智能化和自主性具有重要意义。当前，无线通信技术在农业机器人中得到了广泛应用，其发展趋势主要体现在以下几个方面：

1）随着物联网技术的不断成熟，农业机器人的无线通信系统逐渐向更高级别的智能化系统演进。通过与传感器、控制器等设备的无缝连接，实现实时数据的采集、传输和处理，为机器人提供全面的感知和信息交互能力。

2）5G 技术的推广应用为农业机器人提供了更大的带宽和更低的延迟，支持更复杂、高频率的数据传输。这对于实现农业机器人的即时响应、高效协同作业具有重要意义，特别是在大规模农田中的多机器人协同工作场景[8]。

3）针对农田环境的特殊性，低功耗、长距离传输、抗干扰等特性是无线通信技术未来的发展方向。例如，LoRa（低功耗广域网）技术具有低功耗、远距离传输的优势，适用于广大农田区域的数据传输需求，未来可将其运用至农业机器人的系统设计中。

2.4.2 数据采集与处理

随着农业智能化的深入发展，在农业机器人的通信与数据处理技术中，数据的高效采集和精准处理成为提高农业机器人性能的关键。目前，数据采集与处理技术呈现以下发展趋势：

1）农业机器人采用多源数据融合技术，结合视觉、激光雷达、传感器等多种感知手段，实现全方位、多维度的数据采集。这种综合感知能力有助于机器人对农田环境进行全面而深入的了解，为精准农业提供更为丰富的信息[9]。

2）数据采集技术不断向高分辨率、高频率发展，以更准确地获取农业生产所需的数据。高分辨率的图像、视频和传感器数据可以提供更为细致的农田信息，有助于及时发现植株生长状况、土壤变化等关键指标，为农业机器人科学自主决策提供强有力的支持。

3 未来研究方向

未来，农业机器人将更广泛地应用于种植、施肥、收割等环节，实现农业的精细化管理，降低资源浪费，提高产量，推动农业可持续发展。故适应不同地域、气候和农业模式的要求将成为研究的重点，包括在不同气候条件下的性能优化和多样化农业生产系统的应用。农业机器人还将与无人机、大数据、人工智能等现代农业技术深度融合，实现全产业链的数字化、智能化，为提高生产效率、降低成本提供有效途径[10]。跨学科合作与创新也将推动这一融合发展，助力农业机器人技术的不断进步与创新。

4 结论

在农业机器人技术的发展中，感知技术、决策与控制技术、机械设计与执行技术、通信与数据处理技术等关键领域已取得显著进展，但仍存在不足之处。未来的研究方向应聚焦于跨学科合作与创新，推动农业机器人与现代农业的深度融合。随着农业机器人的智能化水平与自主性不断提升，多模态感知融合、精准农业与定制化种植、大数据与人工智能等的应用将成为技术发展的主要方向，这一深度融合将助力农业生产高效化、智能化发展，为实现农业可持续发展提供新的可能性。