農(nóng)業(yè)機(jī)器人發(fā)展現(xiàn)狀及展望

孫葉豐

（悉尼大學(xué)機(jī)械與機(jī)電及航空航天工程學(xué)院 澳大利亞，悉尼 2006）

目前全球人口高達(dá)75億，預(yù)計(jì)在2050年世界人口將突破90億。人民生活水平的不斷提高導(dǎo)致了對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品的需求呈逐年增長(zhǎng)趨勢(shì)的同時(shí)對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量也有著顯著提高。此外，城市化建設(shè)的加快了耕地面積的縮減。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所呈現(xiàn)的高付出、低收入導(dǎo)致了大量的農(nóng)村勞動(dòng)力進(jìn)入城市地區(qū)尋找工作機(jī)會(huì)以及人口老齡化嚴(yán)重的問(wèn)題導(dǎo)致了農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力不斷降低。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，農(nóng)業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用能夠有效提高生產(chǎn)效率、降低生產(chǎn)成本，增加農(nóng)產(chǎn)品經(jīng)濟(jì)效益。本文中，在對(duì)農(nóng)業(yè)機(jī)器人在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的使用顯著進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，總結(jié)了農(nóng)業(yè)機(jī)器人面臨的緊要問(wèn)題以及挑戰(zhàn)。

1 農(nóng)業(yè)機(jī)器人發(fā)展現(xiàn)狀

在農(nóng)作物生產(chǎn)過(guò)程中，主要可分為耕作、土壤分析、播種、農(nóng)作物監(jiān)測(cè)以及采摘五大步驟。20世紀(jì)80年代日本京都大學(xué)近藤直教授首次啟動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)器人的研發(fā)，目前，農(nóng)業(yè)機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)可以涵蓋露天生產(chǎn)、半開(kāi)放式封閉生產(chǎn)已經(jīng)溫室生產(chǎn)三種生產(chǎn)模式中耕作、播種、嫁接、施肥、消除雜草、采摘等各項(xiàng)任務(wù)。本文中主要針對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中播種以及采摘兩項(xiàng)工作的機(jī)器人技術(shù)進(jìn)行綜述和分析。

1.1 播種機(jī)器人

播種過(guò)程需要將農(nóng)作物種子移植到土壤中并保證種子具有良好的發(fā)芽率。此外，根據(jù)每種農(nóng)作物生長(zhǎng)的規(guī)律，需要保證各個(gè)幼苗之間具有足夠的生長(zhǎng)空間。

德國(guó)霍恩海姆大學(xué)以及蓋森海姆大學(xué)對(duì)Hakotrac 3000進(jìn)行改裝為一個(gè)自動(dòng)化機(jī)械裝置（AMS）。通過(guò)已經(jīng)存儲(chǔ)過(guò)的地圖數(shù)據(jù)對(duì)種子進(jìn)行網(wǎng)格式播種以及打孔式播種。95%的種子位置與預(yù)期位置的誤差在5mm之內(nèi)。此外，芬蘭的阿爾托大學(xué)的團(tuán)隊(duì)通過(guò)講四輪式移動(dòng)機(jī)器人和播種設(shè)備進(jìn)行改裝為APU-Module的播種機(jī)器人。通過(guò)GNSS定位技術(shù)，搭配PTK-GPS接收器、航向光纖陀螺儀以及傾角計(jì)進(jìn)行定位以及導(dǎo)航。該播種機(jī)器人可以存儲(chǔ)并播種0.85公頃的種子。

中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)與青島理工大學(xué)針對(duì)小麥的播種共同設(shè)計(jì)了一款播種機(jī)器人。通過(guò)RTK-GNSS模塊對(duì)小麥進(jìn)行吸氣式的精確播種。通過(guò)分析小麥種子的幾何特性后，對(duì)該播種機(jī)器人的工藝及結(jié)構(gòu)進(jìn)行了進(jìn)一步優(yōu)化，保證了小麥種子播種的精準(zhǔn)性。基于圖像識(shí)別的角點(diǎn)檢測(cè)方法。河北科技大學(xué)設(shè)計(jì)了一款基于嵌入式操作系統(tǒng)的大蒜播種機(jī)器人。通過(guò)圖像處理彌補(bǔ)了由于大蒜的復(fù)雜種植方法而導(dǎo)致的自動(dòng)化種植水平低。實(shí)現(xiàn)了大蒜自動(dòng)無(wú)人種植的同時(shí)，其準(zhǔn)確率高達(dá)95%。

1.2 采摘機(jī)器人

顧名思義，采摘機(jī)器人的工作任務(wù)是識(shí)別成熟農(nóng)作物并在保證不破壞作物的情況下進(jìn)行采摘。這一過(guò)程需要根據(jù)不同農(nóng)作物的尺寸、形狀、外皮軟硬等多種條件進(jìn)行準(zhǔn)確采摘。

1995年，日本岡山大學(xué)通過(guò)圖像識(shí)別對(duì)葡萄進(jìn)行定位以及成熟度判斷，研發(fā)了5自由度的葡萄采摘機(jī)械臂。2008年，該大學(xué)通過(guò)機(jī)械臂、視覺(jué)系統(tǒng)的聯(lián)動(dòng)開(kāi)發(fā)出了一款草莓采摘機(jī)器人。該機(jī)器人在30s內(nèi)便可變成一次完整的采摘任務(wù)，其中包括成熟度識(shí)別、定位、采摘以及轉(zhuǎn)移至包裝區(qū)域。此外，在歐洲各個(gè)國(guó)家均有針對(duì)其各個(gè)國(guó)家特色的高自動(dòng)化的農(nóng)作物采摘機(jī)器人。

我國(guó)的采摘機(jī)器人起步較晚。2001年，東北林業(yè)大學(xué)研發(fā)了一款具有6個(gè)自由度的林木球果采摘機(jī)器人。其搭載液壓裝置等硬件的同時(shí)利用嵌入式單片機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行控制。提高了30~50倍的工作效率，并且實(shí)現(xiàn)了高成功率以及低破壞率。此外，我國(guó)最具有代表性的采摘機(jī)器人是中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)與2011年設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)的用于黃瓜的采摘機(jī)器人。通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)，可以準(zhǔn)確的判斷黃瓜的成熟度，結(jié)合由移動(dòng)平臺(tái)和機(jī)械臂共同組成的移動(dòng)機(jī)械臂系統(tǒng)，15s便可以完成一次完整的、高效的黃瓜采摘工作。

1.3 除草機(jī)器人

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的過(guò)程中，祛除農(nóng)田中的雜草有利于保證肥料等營(yíng)養(yǎng)更多的流向農(nóng)作物，提高農(nóng)作物質(zhì)量。

瑞典哈姆斯塔德大學(xué)研發(fā)了一款機(jī)械式除草機(jī)器人。該機(jī)器人利用CCD相機(jī)對(duì)農(nóng)田進(jìn)行識(shí)別，并結(jié)合路徑規(guī)劃算法使其沿作物行走。通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)查詢并分析相機(jī)中物體是否為雜草，并最終實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的雜草清除。針對(duì)水下等肉眼不可見(jiàn)環(huán)境，日本九州沖繩農(nóng)業(yè)研究設(shè)計(jì)了一款除草機(jī)器人。利用其自身的刷子可以清除水下30mm~50mm深處的雜草，廣泛應(yīng)用在了水稻等水田種植，解決了人工無(wú)法發(fā)現(xiàn)這些隱藏在水下的雜草。

東北農(nóng)業(yè)大學(xué)與吉林大學(xué)共同設(shè)計(jì)的圓盤式除草機(jī)，提高了除草率的同時(shí)降低了對(duì)農(nóng)作物的破壞率。有效的解決了農(nóng)作物周邊距離較近的雜草祛除問(wèn)題。江蘇大學(xué)先后研發(fā)的八爪機(jī)械除草裝置以及激光除草機(jī)器人在基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基礎(chǔ)上，在行間和農(nóng)作物除草的準(zhǔn)確率更高，且不會(huì)對(duì)土壤進(jìn)行破壞。

2 農(nóng)業(yè)機(jī)器人現(xiàn)存問(wèn)題與不足

第一，現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)機(jī)器人研發(fā)以及使用成本高，不適用于小型農(nóng)場(chǎng)或小規(guī)模農(nóng)民。盡管日本對(duì)于農(nóng)業(yè)機(jī)器人的研發(fā)取得了許多巨大的成果，然而并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)商業(yè)化，使其在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)揮真正的作用。

第二，農(nóng)作物識(shí)別率低。通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)對(duì)果實(shí)外表面進(jìn)行光譜分析以及對(duì)果實(shí)形狀的分析并不能完全對(duì)成熟果實(shí)進(jìn)行識(shí)別。由于光照以及圖像中其他噪聲的影響，對(duì)果實(shí)顏色的判斷準(zhǔn)確率不高。此外，由于枝葉等影響很難識(shí)別到正確的果實(shí)形狀。

第三，播種效率受環(huán)境影響。針對(duì)例如潮濕土壤等特殊土壤情況，播種設(shè)備經(jīng)常由于土壤情況導(dǎo)致工作效率降低，無(wú)法順利播種，需要人工干預(yù)才能完成。

3 農(nóng)業(yè)機(jī)器人發(fā)展挑戰(zhàn)

第一，播種機(jī)器人通常將移動(dòng)機(jī)器人與耕作工具箱組合，使其在進(jìn)行耕作的同時(shí)進(jìn)行播種。然而，其挑戰(zhàn)在于提高其操作的自主性。

第二，由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的工作場(chǎng)所大多是非結(jié)構(gòu)化的動(dòng)態(tài)場(chǎng)所，具有廣泛的不確定性。因此針對(duì)這一類型的工作環(huán)境，需要有復(fù)雜的計(jì)算機(jī)視覺(jué)、傳感器等技術(shù)執(zhí)行操作。

第三，由于在果實(shí)采摘過(guò)程中，不僅僅需要控制接觸力的大小，使其在采摘過(guò)程中不會(huì)對(duì)果實(shí)產(chǎn)生破壞，還需要保證不破壞周邊農(nóng)作物。因此，對(duì)于機(jī)械柔軟性處理使采摘機(jī)器人才避讓周圍農(nóng)作物的同時(shí)保證順利的采摘工作，依舊是目前需要解決的問(wèn)題。

第四，大數(shù)據(jù)庫(kù)支持。隨著對(duì)于農(nóng)作物品質(zhì)要求的不斷提升，針對(duì)農(nóng)作物的耕作方式更加細(xì)致且精確。需要農(nóng)業(yè)機(jī)器人收集每一株農(nóng)作物信息并針對(duì)其實(shí)施施肥、除草等任務(wù)。因此，這需要龐大的大數(shù)據(jù)庫(kù)和高計(jì)算量的支持。

4 結(jié)論

本文綜述了農(nóng)業(yè)機(jī)器人的發(fā)展現(xiàn)狀、問(wèn)題以及未來(lái)挑戰(zhàn)。盡管目前農(nóng)業(yè)機(jī)器人仍未能實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的應(yīng)用以及商業(yè)化生產(chǎn)。隨著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入的加大以及各個(gè)高校對(duì)于農(nóng)業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的重視，成本低、效率高、自動(dòng)化高的農(nóng)業(yè)機(jī)器人將更快的實(shí)現(xiàn)商業(yè)化、量產(chǎn)化。