农业机器人加快蔬菜产业智能化步伐

文/朱焕焕 本刊编辑

目前发达国家在农业机器人研发上投入较多，投入使用的农业机器人有近200款。近年来，我国在智能化农业装备研发上突飞猛进，取得了大量成果，并应用于农业生产，如智能化的拖拉机、耕耘播种施肥机械、灌溉机械、施药机械、收获机械、设施农业装备、农业机器人等。我国农业机器人起步较晚，20世纪90年代中期才开始进行技术研发。

我国最早研究农业机器人的单位之一是中国农业大学，随后许多高校及科研单位也相继开展了相关的研究。英国哈珀亚当斯大学工程主管、国家精细农业中心主任（NCPF）Simon Blackmore教授预测：“20年内，机器人将彻底变革农业生产。”机器人将在未来的农业中担任重要的角色。下文将综合国内外的研究成果，对农业机器人的研究情况进行介绍。

概述

农业机器人是一种以农产品为操作对象、兼有人类部分信息感知和四肢行动功能、可重复编程的柔性自动化或半自动化设备。它能减轻劳动强度，解决劳动力不足问题，提高劳动生产率和作业质量，防止农药、化肥等对人体的伤害。目前，农业机器人已有了很大的发展，机器人可以取代人工进行一定的农业生产活动，如田间及温室喷洒农药，部分作物收获及分选作业，以及一些人类完成有困难的工作，如高处采摘等。农业机器人的广泛使用，将会极大地改变传统农业的劳作模式[1]。

农业机器人的特点

与工业机器人相比，农业机器人有以下特点：第一，农业机器人一般要求边作业边移动。第二，农业领域的行走不是连接出发点和终点的最短距离，它具有范围狭窄、距离较长及遍及整个田间的特点。第三，作业条件变化较大，如不同的气候、不平的行走道路、倾斜的作业地面等，还需考虑左右摇摆的问题。第四，应用工业机器人所需的大量投资由工厂或工业集团支付，而农业机器人以个体经营为主，如果价格降不下来，就很难普及。第五，农业机器人的使用者是农民，不是具有机械电子知识的工程师；因此，要求农业机器人必须具有高可靠性和操作简单的特点[2]。

农业机器人的分类

有业内人士将农业机器人分为2类，一类是行走系列，主要用于在大面积农田中进行作业；另一类是机械手系列，主要用于在温室或植物工厂中进行作业（表1）[1]。

表1 农业机器人类型

智能机器人在蔬菜产业中的应用

智能耕耘机器人

据IDTechEx报告，2016年全球共销售自动驾驶和导航的拖拉机30多万台。欧洲和美国农业机械公司已经推出了完全自主的无人驾驶和无牵引车的原型车，配备GPS导航转向和传感器，包括雷达、激光和光成像、检测和测距（激光雷达）[1]。无人驾驶技术将使农机可以24 h不间断地进行播种、种植和耕作等。据英国农民联盟2017年2月的报告，2020年初英国农场将同时使用油电混合动力和电池电动拖拉机，以适应不同的种植空间。开发的轻型农业机器人可以不分昼夜、不论天气好坏连续工作，还可以收集和传送关于田间和作物的实时状况，记录病虫害和喷洒农药的实时数据。日本研发的机器人拖拉机可以与人工操作的拖拉机同时进行作业，而效率是后者的1.5倍。利用卫星测定位置信息，可以确保拖拉机移动误差范围在10 cm之内。近期，日本又研制出无人驾驶拖拉机。

在精准施肥机械化方面，美国研制的施肥机器人会从不同土壤的实际情况出发，进行适量施肥。它的准确计算合理地减少了施肥的总量，降低了农业成本；而且由于施肥科学，使地下水质得以改善。国内已研制并应用了基于GPS或北斗定位导航的智能化变量播种、施肥、旋耕复式作业机具，可一次完成耕整地、播种、施肥等多种作业，操作简单，通过电脑显示屏设置和调控机具作业参数，作业效率、质量明显提高，达到节种、节肥、节药、节能降耗之目的[1]。

智能播种、育苗、移栽机器人

目前，我国已开发出适用于用户各种需求的自动播种机，如针式播种机、鼓式播种机，全自动和半自动播种机等，其可以实现一条完整的生产线，所有与播种相关的操作都可以实现自动化，如卸垛、填土、压穴或钻穴、播种、覆盖、浇灌和码垛。另外，移栽系统可实现45 000株/h的移栽能力，并通过高品质的机械抓手有效降低对幼苗的伤害程度。在移苗、补苗、分盘上也实现了自动化。

北京工业大学植物工厂工程技术研究中心研制的GD 253-1全穴盘自动化海绵基质播种机属国内首创，可实现300盘/h的播种效率，可为200、128、100、75、50穴等规格海绵基质进行播种作业。该单位还研制出JXPYZ-2智能穴盘移栽机，可完成从穴盘到定植的自动化移栽作业生产线，移栽效率为1 600株/h，可实现128穴到72穴、100穴到50穴、穴盘到定植槽等多种规格穴盘间的移栽作业。另外，还研发了电动蔬菜小苗移栽机（适用于基质苗、土壤苗移栽；科委重大项目），其采用蓄电池电力驱动，主要应用于日光温室设施内蔬菜小苗的移栽定植，并重点研发了送苗装置、取苗装置、栽苗装置等。该移栽机加装了TBS装置，即自动保持机体水平装置，不但可以保证电动蔬菜小苗移栽系统可以正常行走，而且可以在路面不平的情况下自动保持机体水平。

为了减少劳动力和提高效率，美国波士顿研究了由滚动轮胎、抓手和托盘组成的机器人，只需要工作人员在触屏上设定相应的参数，机器人就可以将对象移动到相应的位置。台湾研究人员等开发的智能机器人可将幼苗从600穴育苗盘良好转移到48穴育苗盘中，并安装防止在夹持时对幼苗造成损伤的传感系统。当苗盘相邻时，每个苗的移栽时间通常在2.5～3.5 s[3]。

智能嫁接机器人

嫁接机器人主要由日本TGR技术嫁接研究院所开发，在进行嫁接期间主要有切断、合位以及接苗3个流程。嫁接机器人主要为全自动模式，在嫁接苗以及自根苗存在缺失时可进行自动识别，并跳过存在缺陷的苗。该设备进行嫁接的成功率约为98%，其嫁接速度也相对较高。我国研究人员研制的蔬菜嫁接设备主要是通过计算机进行自动化控制，可较好促进切苗、取苗以及排苗等嫁接工作的实现，其中中国农业大学有相关的研究成果。北京工业大学植物工厂工程技术研究中心研制出ZGM-7自动化穴盘苗嫁接机，这款斜插式穴盘嫁接机采用机器视觉技术，可实现整排穴苗嫁接。作业对象包括黄瓜、西瓜等种苗，嫁接效率为1 200株/h。

智能化管理生产

德国科学家研发出一款名为BoniRob的农业机器人，它配备高精度的卫星导航，能将自己的位置精确到2 cm以内；其外形像四轮越野车，工作原理是利用光谱成像仪来区分出绿色作物和褐色的土壤，在行进中记录每株作物的位置，在生长季中一次次返回原地观察它们的生长状况。这样的机器人可用于田间管理作业，实时观测作物的生长状况，进而及时采取防治措施。

目前对于温室蔬菜，可实现无人全自动化管理，工作人员只需通过电脑或手机APP就可实时监控作物生长状况；另外，可通过移动端对不同的作物设置不同的参数，实现自动化灌溉、施肥、病虫害防治等管理。水肥一体化设备的开发加快了智能化管理全自动的步伐。

温室系统环境控制实现智能化。温室管家是一款专用于温室控制的高质量人机界面产品，属于中国首创。其性能稳定，操作方便，功能先进，可以广泛用于智能温室的控制系统，且可实现触摸式操作。其中，一体化过程计算机这一顶尖设计，使全面地对气候、灌溉和能源进行管理控制得以实现。在预控制、自适应控制等先进控制及当地天气预报的帮助下，一体化过程计算机能够预测温室内不断变化的环境，这样就节约了时间成本，并实现了资源的最大化利用。气候和灌溉计算机被开发用于温室及露天的灌溉控制，并用来管理温室的气候；可根据作物需要选择适当的启动时刻、灌溉循环的频率和持续时间；也可根据作物需求自动调整用水量（可能的话可再循环）。

温室是一个密闭的空间，可实现作物生长条件的最优化配置。据了解，小型的迷你温室系统（图1）已问世，其可提供一个包含蔬菜生长所需要的所有水肥环境。通过一张“单张呼吸膜”，植物的呼吸作用并不会受到影响，但是外界的有害病菌会被这张膜阻隔，有利于蔬菜的健康生长。同时，内部储存的营养物质能够保证蔬菜到顾客端还有15 d的保质期。由于完全可控的环境和无菌条件，这种小型温室系统是可用的最干净的栽培方式之一。这些容器的设计方式可以将植物受到病菌污染或其他有害因素影响的风险降到最低。一旦包装就进行密封，也不需要额外浇水。

图1 小型温室系统

智能喷药、喷灌机器人

日本研制的喷药机器人与汽车较为相似，同样其也是由喷药自动控制设备、传感设备以及压力设备等共同组合而成。该喷药机器人可有效对各种树木与农作物进行喷药处理，同时还可结合方向传感器等明确是否直行以及转弯。其中机器人前端还具有超声波传感器与接触传感器，可实现对前方1 m范围内情况的检测，在遇到障碍物时，传感器会发出相应的警告信息并运行各种保护措施，如自主停止运行与喷药；在机器人两侧还具有手动按钮，可手动停止其运行[3-4]。目前，在我国山东德州，出现了共享喷药机器人。按照扫码、交押金、开锁这几个步骤，农民可以轻松使用共享机器人进行喷药作业。2012年北京工业大学植物工厂工程技术研究中心启动了带自动转移装置的智能喷灌机开发项目，可实现无人化操作，1台喷灌机可以实现对多跨温室的灌溉，降低了投入。2018年在贵州等地共推广智能喷灌机15台。

另外，北京工业大学研制出智能喷药机（科委重大课题），其能够实现设施内精良施药的无人化操作，可借助超声波传感器，自动探测目标喷洒区域范围，实现精准喷药，节省成本，提高施药精度；能自动适应番茄、辣椒等高秆作物，最大限度地利用农药资源，节省药液。

智能除草机器人

除草机器人是由电子计算机操作并用雷达控制的无人驾驶机械[5]。英国的菜田除草机器人利用摄像机扫描和计算机图像分析来进行除草，它可以全天候连续作业，除草时不会破坏土壤。美国研究人员开发的除草机器人所使用的是一部摄像机和一台识别野草、蔬菜和土壤图像的计算机组合装置，利用摄像机扫描和计算机图像分析，层层推进除草作业。德国农业专家采用计算机、GPS定位系统和多用途拖拉机综合技术，研制出可准确施用除草剂的机器人。其特点是：当机器人到达杂草多的地块时，GPS接收器便会做出杂草位置的坐标定位图，机械杆式喷雾器相应部分立即启动进行除草剂的喷洒。陈勇等[6]研究了控制农田杂草的直接施药方法，并研制了基于该方法的除草机器人，该研究减少了除草剂用量并消除雾滴飘移现象，保护了生态环境。

智能采摘机器人

蔬菜采摘是其生产中比较耗时、耗力的一项工作，需要大量的人工投入，而人工采摘对蔬菜的损耗较大，影响蔬菜的贮藏、加工和销售。采用机械作业，可通过先进的科学技术的应用实现蔬菜采摘的自动化、智能化，从而提高劳动生产效率、降低劳动成本，并最大程度保证蔬菜的品质。

首次应用机器人技术进行果蔬收获的是美国学者于1968年实现的，但当时开发的采收机器人样机只能算是半自动化的收获机械[7-8]。随着计算机图像处理技术、工业机器人技术以及人工智能控制技术等的发展和日趋成熟，日本、美国、荷兰、法国、英国、意大利、以色列、西班牙等国家在采摘机器人上做了大量研究工作，并且试验成功了多种具有人工智能的采摘机器人[9]。

近几年，在我国也掀起了采摘机器人研究的热潮。在蔬菜产业中，采摘智能机器人已在番茄、西瓜、黄瓜、甜瓜、茄子、甘蓝、蘑菇、草莓、莴苣上得到了应用，但是由于采摘对象的复杂性和采摘环境的特殊性，目前市场上仍没有商品化的采摘机器人。

▲茄果类蔬菜▲

茄子采摘机器人

茄子的机器人采摘技术研究主要在日本、中国等国家得到开展。爱知县野菜茶叶研究所开发了针对V型架栽培茄子的采摘机器人，采用履带式底盘和5个自由度的工业机械臂，并集成了配备掌心相机、真空吸盘、尺寸判断机构的复杂四柔性指夹持—果梗切断式末端执行器，在实验室内，在去除枝叶遮挡后进行的非移动采摘试验成功率为62.5%，平均采摘消耗时长达64.1 s。Hayashi在此基础上进行了改进，主要将末端执行器改为果梗夹剪一体式结构，并在保留掌心相机的同时增加超声波距离传感器，同时将机械臂自由度增加到7个。但温室试验表明：其采摘成功率仅为29.1%，单果采摘耗时43.2 s。此外潍坊学院和中国农业大学等也开展了开放式茄子采摘机械手臂系统的设计。

番茄采摘机器人

1993年，日本近藤等人研制出一台具有7个自由度的番茄采摘机器人。该机器人能够通过图像识别、视觉系统等判断番茄是否达到收获标准，若符合，则控制吸盘把果实吸住，再由机械手指抓住果实，然后通过机械手的腕关节拧下果实。该采摘机器人的采摘速度约为15 s/个，成功率约为70%。该机器人存在的问题是有些被叶茎遮挡的成熟番茄没有被成功采摘。2004年，美国加利福尼亚西红柿机械公司在当地农业博览会上展出2台全自动番茄采摘机器人。首先将番茄连枝带叶割倒后卷入分选仓，分选设备挑选出红色的番茄，并将其通过输送带送入随行卡车的货舱内，然后将未成熟的番茄连同枝叶一道粉碎，喷撒在田里作肥料[10]。2010年，日本Knodo等[11]在单个果实采摘机器人的基础上研制出一款新的番茄采摘机器人。该机器人适合在高密度种植的温室大棚中使用，且只能进行成串番茄的采摘，最大的承载质量为6 kg，采用光电传感器对果梗进行定位，利用机械手的末端执行器，把一整串果实剪下来，单串采摘番茄需要15 s，而且成功率只有50%，采摘成功率较低。其存在的主要问题：一是末端执行器对花梗的加紧力度不够；二是末端执行器偏大，无法在密集的环境中准确地夹持。该机处于研究阶段，还无法进行商业化推广。

Yasukawa等以单架栽培番茄为对象，开发了简易的轨道式番茄采摘机器人样机，但该样机尚需进行温室内与田间的试验验证。东京大学研究的番茄采摘机器人可实现自然光下温室浅通道内的采摘作业，经过优化使每果的识别采摘周期从85 s下降为23 s，但作业中会出现夹持失败、花萼受损和夹持多果而采摘失败的现象；另外，该研究组还开发了仿人型双臂式番茄采摘机器人，该机器人完成了室内悬挂番茄的采摘试验，目前仅能由人发送命令来完成采摘，证实了仿人作业的可行性，但识别定位和采摘作业的精度与成功率均有待完善和改进[12-13]。日本Fujiura等针对45°倾斜水培樱桃番茄进行了采摘机器人的开发，并在此基础上将该果实识别定位技术应用于移动型樱桃番茄栽培模式，因而机器人可以不用移动底盘而以台式装置完成工作。田间试验证实其单果采摘周期约为12 s，采摘成功率达到了81%，其中98%的果实的花萼保持了完整。Fujiura等开发了樱桃番茄逐个采摘机器人，采摘成功率为70%，对于较短和较粗果梗的果实，吸入环节出现困难。该机器人对单架栽培樱桃番茄具有较好的采摘效果，而对于有2个以上长梗的多架栽培，由于会出现果串定位错误，初期试验成功率仅23%[14-16]。另外，美国俄亥俄州立大学Ling等[17]研究的番茄采摘机器人通过真空吸盘吸持将目标果实拉离果束，进而由四指包络和拉断果梗完成采摘。

中国开展番茄采摘机器人研究的时间较晚，但目前科研力量的投入和成果数量已进入世界前列。中国农业大学李伟团队开发的机型[18-19]在试验结果中表现为：每一果实采摘平均耗时为28 s，采摘成功率为86%。不足之处主要休现在：阴影、亮斑、遮挡均对识别效果造成影响，且在茂盛冠层间机械臂会刮蹭到茎叶并造成果实偏移，同时末端执行器可能会无法实施夹持，较粗果梗无法剪断或拉拽过程中果实掉落。国家农业智能装备工程技术研究中心针对吊线栽培番茄开发的采摘机器人在试验中表现为：番茄单果的采摘作业耗时约24 s，在强光和弱光下的采摘成功率分别达83.9%和79.4%[20-21]。上海交通大学Zhao等[22]为提高作业效率，开发了双臂式番茄采摘机器人。江苏大学刘继展等围绕番茄采摘机器人技术开展了持续研究，实现了番茄采摘、现场分级、收集、运输和卸果的全程自动化作业。台湾国立宜兰大学开发的番茄采摘机器人采摘成功率为73.3%，采摘中未出现损伤，主要失败原因是吸盘不能对其果实完成吸持，以及果梗无法扭断。采摘的平均耗时达74.6 s。浙江大学提出了基于彩色信息和红外热成像技术的树上水果识别方法，并且对7个自由度番茄收获机械手进行了机构分析与优化。近日，北京工业大学植物工厂工程技术研究中心研制出全柔性采摘机器人和基于工业机器臂的采摘机器人，不伤果实，采摘效率每分钟6～7个。

甜椒采摘机器人

目前全球干、鲜辣椒总产量已超过6 000万t，成为世界上仅次于豆类、番茄的第3大蔬菜作物。其中甜椒作为重要的鲜食蔬菜，在欧美、亚洲、大洋洲等均受到广泛的欢迎。甜椒的机器人收获研究在日本及欧盟得到了更多的推动。日本高知技术大学针对甜椒的机器人收获开展了持续的研究，首先开发了3直角坐标机械臂和剪刀式末端执行器的移动采摘机器人；随后，又针对V型架式栽培甜椒开发了关节臂式采摘机器人。欧盟2010—2014年间启动了大型CROPS项目，其中瓦格宁根大学研究中心的温室园艺研究所主持了甜椒采摘机器人的开发工作，采用轨道式移动平台和复杂的9关节机械臂、ToF相机与彩色CCD组合视觉系统，并配置了两类不同结构的末端执行器。澳大利亚昆士兰科技大学[23]和以色列本古里安大学[24]等也进行了新型甜椒采摘机器人的开发，并应用小型体感摄像头实现果实的识别和定位。在甜椒摘取中双电极热切割技术的可行性也得到了证实。

▲瓜类蔬菜▲

西瓜采摘机器人

Yoto大学研制的一个名叫“STORK”的西瓜采摘机器人，包括机器手、视觉传感器和行走装置。该机器人采用立体图像方法识别水果的相对位置，同时采用3重水果形状的真空吸盘来提起西瓜。在试验过程中由于真空吸盘的位置偏差，以及提供的吸力不足，导致采摘成功率为仅为66.7%。

黄瓜采摘机器人

荷兰农业环境工程研究所研制出一种多功能黄瓜采摘机器人，其包括自制车辆、机械手、末端执行器、2个计算机视觉系统。采用三菱公司RV-E2的6自由度机械手，另外在底座增加了1个线性滑轮变成7个自由度的机器人。同时采用近红外视觉系统辨识黄瓜果实，探测它的位置，然后通过机械手末端执行器只收获成熟的黄瓜，而不损伤其他未成熟的黄瓜。试验时无人干扰，机器人自行采摘，成功率80%，平均45 s采摘1根黄瓜[25]。中国农业大学和浙江工业大学等也开发了黄瓜采摘机器人[26-29]。由于黄瓜的颜色与叶片相近，双波长视觉传感器、双波长CCD滤波、近红外图像等方法分别被应用于黄瓜果实的识别，同时在机械式切割之外还成功实现了果梗的热切割[30]。汤修映等[31]研制了6个自由度黄瓜采摘机器人，该机器人基于RGB三基色模型的G分量来进行图像分割，在特征提取后确定黄瓜的采摘点。同时提出了新的适合自动化采摘的斜栅网架式黄瓜栽培模式。

甜瓜采摘机器人

以色列和美国联合研制了1台甜瓜采摘机器人。该机器人主体架设在以拖拉机牵引为动力的移动平台上，采用黑白图像处理的方法进行甜瓜的识别和定位，并根据甜瓜的特殊性来增加识别的成功率。试验表明，该机器人可以完成85%以上的田间甜瓜的识别和采摘工作。

▲叶菜类蔬菜▲

甘蓝采摘机器人

日本国立农业研究中心研制了甘蓝采摘机器人。该机器人由极坐标机械、手指的末端执行器、履带式行走装置和机器视觉系统组成。整个系统采用液压驱动，利用人工神经网络算法提取果实的二维图像，采用模板匹配的方法识别合格的甘蓝。采摘速度为55 s/个，成功率为43%。影响成功率的主要原因是光照条件的不稳定、超声波测距传感器的误差、叶子的遮挡以及机械故障等[32]。

莴苣采摘机器人

韩国Cho等[33]研发出3个自由度的机器人用于收获莴苣。该机器人的收获成功率为94.12%，平均收获周期为5 s /个。

水培生菜自动采收设备

生菜作为3大设施水培蔬菜之一，随着设施蔬菜产业的发展，其种植面积和产值迅猛增加；同时，也代表着工人劳动强度的增加、生产成本的提高，机械化采收变成了迫切的需求。西北农林科技大学通过一系列的关于适宜保鲜的生菜采收根长、采收方式及定植板的输送方式（采收装置设计的关键）、水培生菜自动采收装置关键部件和控制系统设计等试验，最终制得水培生菜自动采收装置样机，采收验证试验结果表明：切根成功率为82%，拔取搬运成功率为85%，作业效率平均为7.7 s/棵，该试制样机可达到设计预期[34]。

▲食用菌▲

蘑菇采摘机器人

英国Silsoe研究院研制了蘑菇采摘机器人，它可以自动检测蘑菇的位置、大小，并选择性地采摘和修剪。它的末端执行器是带有软衬垫的吸引器。采摘速度为6.7个/s，成功率约为75%。英国希尔索农机研究所研制出了一款可以高速采摘蘑菇的机器人，它的采摘效率是人工采摘的2倍，这款机器人通过视觉图像分析软件来识别蘑菇的数量和等级，然后用红外线测距仪测定蘑菇的高度，再由真空吸柄根据计算得出的具体情况确定需要弯曲和扭转的力度，从而自动完成蘑菇采摘[35-36]。

▲其他▲

草莓采摘机器人

日本是草莓生产和销售大国，近几十年来其年产量一直居于世界前列，其草莓采摘机器人研究水平也遥遥领先，先后推出了多种样机。根据草莓种植的地面栽培、高垄栽培、架式栽培等不同模式，其识别与采摘机构的原理与结构差异极大，不同研究者提出了形式各异的机器人装备。

Kondo等首先针对高垄内培草莓开发了第1代采摘机器人样机。试验结果显示：其吸持方式对较小果实有较好的效果，但34%的果实不能被吸持或不能切断果梗。随后，针对第1代样机的末端执行器结构，又开发了第2代采摘机器人样机。Hayashi等在此第2代样机基础上，通过改进推出了第3代和第4代样机。试验表明：第3代样机的采摘成功率和平均耗时分别为60.0%～65.6%和8.8 s；第4代样机通过去除等待时间而使采摘平均耗时下降为6.3 s，但采摘成功率仅有52.6%，其中存在多次作业完成采摘的情况，失败绝大多数来自于被部分遮挡的果实的无法成功检测，少量来自于果梗检测误差造成的切断失败，并存在未成熟果实被误采的情况。

Yamamoto和Hayashi还针对沿轨道的移动栽培床系统，开发了基座固定的草莓采摘机器人。试验发现：采摘成功率达67.1%，相邻果实会造成影响，存在果实损伤、相邻果实被采下和未成熟果实被采下的情况，每果的采摘平均耗时为31.5 s。日本宫崎大学也研制出了的采摘机器人。试验表明：该机器人识别与采摘的平均耗时分别为1 s和6 s，果梗检测成功率达93%，部分由于遮挡而检测失败；在黑色膜上的采摘成功率达96%，不存在误采但出现少量漏采；在白色膜上由于出现反射亮斑而影响检测，成熟度较低的果实无法采到，但成功率也超过了90%。

爱媛大学针对悬挂式栽培床开发了草莓采摘机器人。试验表明：机器人能够无损采下所有果实，但部分未成熟果实也被采下。单果采摘的平均耗时为14～20 s；同时，研究认为因为高架栽培大大方便了机器人采摘，因而机器人的结构和控制算法可以大大简化。Yamamoto和Hayashi还将3个自由度关节式机械臂与轨道移动平台相结合, 构成从悬挂架式栽培床下方进行两侧机器人采摘的作业模式。田间试验结果发现采摘成功率达89.1%，平均采摘周期为22.2 s。当果实较密集时机器人可能误选择果梗, 同时手指容易和相邻果梗相碰并出现夹持失败。

日本前川制作所和农研机构还针对悬挂架式栽培合作开发了M-3型草莓采摘机器人。试验表明：红颊草莓的识别和采摘成功率分别为68.7%和50.6%，而天乙女草莓识别和采摘成功率则分别达到75.0%和63.0%，平均采摘耗时超过37 s。韩国农科院也构建了针对高架栽培的机器人采摘系统，其平均采摘周期约为7 s。

中国的草莓机器人收获研究也起步较早，并在多家机构得到持续开展。中国农业大学张铁中团队最早开展了草莓采摘机器人的研究，分别对垄作和高架草莓栽培推出了不同样机。针对垄作草莓推出了机器人采摘系统，针对高架草莓推出了采摘机器人“采摘童1号”样机，试验结果发现采摘成功率达88%，单果采摘平均耗时为18.54 s。该“采摘童1号”样机在第七届世界草莓大会进行了展示。该团队还提出了垄作栽培的沿行空中轨道与并联机构组合的采摘机器人方案。

国家农业智能装备工程技术研究中心冯青春等针对高架栽培草莓开发了采摘机器人。试验表明：所有果实都被成功检测出，但通过121次作业仅成功采下86粒果实，每次采摘平均耗时为22.3 s，而每次成功采摘的耗时为31.3 s。其中采摘失败主要源于吸持失败和采后掉落。

智能分级机器人

柴帆[37]为探索代替人工劳动和提高胡萝卜的分拣速度，建立团队，并根据胡萝卜的外观特征，开发了一套集计算机、人工智能、模式识别、微电子技术等高新技术为一体的胡萝卜品质检测系统及设备。该机器人可对生产线上的胡萝卜进行360°镜面扫描，扫描处理胡萝卜图像只需10 ms，实现分拣精准快速，1 s可以处理100张图像，分拣6根胡萝卜。另外，上海交通大学的曹其新等[38]运用彩色图像处理技术和神经网络理论，开发了草莓拣选机器人。

近年来，我国采后装备也取得了革命性的进展。我国有关全自动化分级设备的先进成果包括：针对马铃薯、洋葱、柑桔等水果蔬菜研发的自动称重机，其可以独立使用或组成生产线；适合马铃薯、洋葱等类似产品包装的全自动打扣式包装机，可实现不停机更换网袋，并使用金属封口丝，选配丝带标签等，包装质量为0.5～2.5 kg；针对马铃薯、茄子、西葫芦、苹果等易损伤水果蔬菜研发出的全自动卧式打扣包装机等。

我国也掀起了分选机技术的革命，通过三维视觉成像技术、内部品质传感技术、精确的分选系统、轻柔无创伤的传送系统、独特的DPS视觉云计算等，保证了果蔬分选精准无误，即使没有计算机使用经验，电脑也能够为用户提供最佳的果蔬组合方式，且质量、颜色、大小、瑕疵、糖酸度等内部品质，级别可以实现自动化设置。其适用的蔬菜主要包括辣椒、洋葱、大蒜、番茄等。

存在问题

在这个科技飞跃式发展的时代，农业必将插上腾飞的翅膀，摆脱人工的辛苦劳作。在国内外，农业机器人成为了炙手可热的研究对象，同时也涌现出各种类型的机器人，在工作精度、效率等方面发挥了重要作用。但是，农业领域有其特殊性，人工智能的应用显得尤为复杂，同时也显现出一些不足，尚面临诸多挑战。

总体看来，农业机器人的发展面临的问题主要有：第一，成本问题。目前研制出来的农业机器人大都只针对农业生产某一环节的某一项作业而言，农业生产的特征之一是季节性强，造成了农业机器人的使用效率低，这也间接地增加了农业机器人的成本。其性价比不能满足市场的需要，成为制约农业机器人商业化和进一步研究应用的瓶颈问题。只有当农业机器人的生产成本低于人工收获成本时, 农业机器人才能得到推广，这无疑对农业机器人的成本控制提出了较高的要求。第二，农业机器人智能化程度问题。农业机器人工作环境多变，以非结构环境为主，工作任务具有极大的挑战性，因此，农业机器人对智能化程度的要求比较高。从目前的技术水平来看，在自动导航、视觉辨识定位等方面已有成熟的解决方案，但总的来讲，目前智能系统的发展还不够完善，很多任务无法由农业机器人单独完成；另一方面，即使具备了一定的智能，开发难度和应用推广还是一个难关[1]。第三，农业机器人易受环境变化的影响。在农业机器人视觉导航应用中，受自然光照等外界环境干扰较大，如作物品种差异、作物缺失、背景多变等复杂因素，单一的视觉传感器越来越难以满足精确定位的要求，因受环境变化的影响，检测导航信息的稳定性也大受影响[39]。第四，准确率问题。在诸多农业机器人的研究中，很多处于初始研究阶段，田间试验的结果也不具有可复制性，其功能发挥不稳定。第五，效果问题。目前处于试验阶段或推广阶段的农业机器人或多或少都存在机械损伤、采摘周期长等问题。

发展前景

正所谓机会与挑战并存，农业机器人在发现问题、解决问题的路途中努力前行，是因为它给农业机械化、智能化带来了福音。人工智能前景诱人，但对其研究的路途还很长，所以，应该紧随时代发展的脚步，对人工智能系统进行改造与优化，从而确保机器人能够在复杂多变的环境中协助人类完成高难度的工作任务，为社会经济的高速发展，高质量农产品的保值、增值贡献力量。随着人工智能的发展，相信农业自动化、智能化必将迎来更大的发展！