大田農業機器人是指在大田環境下從事作物表型、農情巡檢、墑情檢測、雜草去除、土地平整、特種選擇性作物收獲等任務的自主作業裝備，其關鍵技術包括精準導航、機器視覺、智慧決策、自主行走和智能作業控制等。

大田信息獲取類機器人主要完成作物發育表型、作物長勢、病蟲草害、土壤理化性質等信息采集，可用于品種選育、田間管理、適時收獲等作業決策。其主要技術難點在于種類繁多的高性價比機載傳感器研發，以及田間高效巡檢平臺自適應快速穩定行走設計問題。

荷蘭Phenospex、德國LemnaTec和法國RoboPec公司開發了龍門式和懸臂式植物表型機器人，通過疊加3D和多光譜信息準確測量最大植物高度、3D葉面積、葉片角度、光穿透深度等形態參數，具有高精準度、完全自動化、不受照明條件影響、可實現晝夜掃描等優點，實現了每天10000平方米的高通量分析(圖1a～1c)。SHAFIEKHANI、MUELLER-SIM和BAO等人研制了田間移動式作物表型分析機器人，實現了作物莖稈強度及幾何形態的高通量測量(圖1d、1e)。上海交通大學張偉軍等開發了全地形適應性田間作物巡檢機器人，采用8輪錯位構型與主被動復合柔性驅控算法，保障了行進過程中機載激光傳感器和魚眼相機圖像獲取的穩定性(圖1f)。

圖1 高通量表型檢測機器人

加拿大薩斯喀徹溫大學BAYAI等人開發了一種高通量油菜植物表型監測分析移動機器人平臺（圖2）。該平臺具有GIS標注功能，實現了高通量大范圍精準圖像獲取和表型分析。美國卡耐基梅隆大學KAYACAN等人提出了采用激光環視掃描、實時目標定位和場景重構方法開發高速表型分析機器人，能夠實現在高粱或玉米等行間作物冠層之下的測量植物莖強度、葉片直立性、葉片發病率、植被指數（GRVI）等表型數據。

圖2 高通量油菜表型監測分析平臺

1.GPS天線 2.機械臂 3.油菜畦 4.檢測設備

美國伊利諾伊大學KAYACAN等人開發了一種應用于玉米田冠下的輕小型機器人TerraSentia（圖3）。該機器人利用機器視覺算法自動駕駛穿越田地來收集作物數據。利用深度學習算法，它還可以監測早期植物生長活力、識別疾病和估計農作物產量。

圖3 TerraSentia作物巡檢機器人

農情巡檢方面，羅錫文、何勇團隊利用無人機、結構光技術和地面無線傳感器網絡中繼等方法采集農田信息和獲取植物三維形態結構，滿足了農田信息數據采集和監控的生命周期長、傳輸數據可靠、覆蓋面積廣的要求。

田間耕種類機器人是指通過自主導航、智慧決策和精準化作業的伺服控制技術，實現大田生產土地耕整一致性、播種精量化、移栽智能化的機器人，它能夠保障大田種床平整度，降低播種移栽成本，提高農作物產量和質量。相較于其他農業機器人，播種/施肥/移栽機器人相對成熟。其主要技術難點在于高精度高程圖實時繪制、對特殊形態種子的精量播種、漏播監測和補種，以及移栽中的高速識苗取苗剔苗補苗問題。

作業區平整地作業是全程自主作業的基礎，聯適導航公司研制的自主平地機器人根據機載高精度北斗衛星實時測量平地機具在作業軌跡點的高程信息，并繪制高程圖，繼而與方案圖中目標高程進行對比，系統作業時通過實時計算不同定位點的高程差自主調整平地鏟高度，從而精準獲得平地效果（圖4）。ZHOU等人研究了農田三維地形圖繪制、不平水田硬底層平整前饋補償控制、平整路徑規劃等關鍵技術，實現了基于北斗的水田智能化精準平整作業。John Deere公司開發了無人駕駛激光平地機，實現激光平地機群協同作業，提升了作業效能。

圖4 基于高程地圖的激光平地機器人作業方案

德國烏爾姆應用科學大學的BLENDER等人開發了管理集群播種機器人的OptiVisor云控系統，可以協調控制多機器人機群的播種模式、播種密度、路徑規劃、播種補種、多機避碰。魏新華等人設計了穴盤苗全自動移栽協調控制系統，實現了苗盤橫向進給運動、取苗機械手縱向往復運動、垂直取放苗和喂苗動作的電動氣動復合伺服控制，保障了地輪行進速度和移栽動作的時序協調，缽苗移栽成功率達到96.9%。

田間管理類機器人是指通過自主導航、視覺識別與定位和精準作業控制技術完成除草、噴藥、追肥等功能的機器人，主要針對病蟲草害實現精準對靶施藥，針對作物生理需求實現按需變量追肥，提高農藥和肥料利用率，提高農產品品質，減少生產成本，改善生態環境。它的主要技術難點在于作物雜草高精度實時識別、精準對靶作業等。澳大利亞昆士蘭科技大學的MCCOOL等人研發了新一代作物和雜草管理機器人AgBot II（圖5），以機器人團隊協作方式在田間自主導航、施肥、除草，雜草檢測和分類識別成功率在90%以上。

圖5 AgBot II機器人

美國John Deere、BlueRiver公司研發的智能除草機器人采用新一代See&Spray化學雜草控制技術，利用高分辨率攝像機實時識別雜草，實現了單株雜草個性化噴施，大大降低殺蟲劑使用量(圖6a)。瑞士EcoRobotix公司研發了太陽能驅動的除草機器人，應用機器視覺、GPS和其他傳感器自主跟蹤作物行并以95%的精度檢測定位雜草，然后通過并聯機械臂以高響應速度將小劑量的除草劑直接噴到雜草上，可減少農藥用量20倍(圖6b)。美國Carbon Robotic(CR)公司研制了大田除草機器人，利用人工智能和激光模組來進行大田除草，二氧化碳激光模組陣列每50 ms發射一次，精度控制在3 mm內，可以同時對8處目標進行激光除草(圖6c)。法國的Naio Technologies公司研發了不同尺度的系列純電動力農業機器人，采用四輪驅動四輪轉向的田間U形行間轉向，可完成大田雜草控制、中耕等作業以及采集作物的數據，輔助作物產量管理(圖6d)。

圖6 典型大田除草機器人

李南等人設計了電驅動田間鋤草機器人，以中小功率拖拉機為配套動力，機器視覺系統實時對作物和雜草進行識別與定位，伺服電動機驅動月牙形鋤草刀對行護苗鋤草，傷苗率小于10%,雜草鋤凈率約為90%。

大田收獲類機器人是指通過機器視覺等技術識別與定位、選擇作業對象并依據對象特征實現差異化精準收獲控制的機器人，它關注無法大規模自動化采收的對象，同時注重收獲作業的高效性和適應性，彌補了農機裝備在精細選擇性收獲作業方面裝備的不足。其主要技術難點是高效、低損收獲末端執行器設計與控制。

翟長遠等人將無人駕駛技術、機器視覺與甘藍收獲技術結合，研制了大田甘藍自主收獲機器人(圖7a)，通過北斗系統定位種植行后將采收臂與甘藍對齊、機器視覺微調后完成對行采收作業，同時通過傳輸通道將甘藍運至協同運輸的自動行駛車輛。美國CROO Robotics研發了大田高壟草莓收獲機器人(圖7b)，利用草莓與莖葉的位置差異，設計了柔性莖葉和草莓果分離末端執行器和開合式硅爪采收輪，通過旋轉光學相機識別定位目標草莓，實現了快速采收、輸送和集箱。

圖7 大田甘藍、草莓收獲機器人

荷蘭Cerescon、AvL Motion公司研發了產品化的白蘆筍選擇性收獲機器人。前者采用了基于介電特性的壟面下蘆筍檢測，白蘆筍收獲末端執行器和雙臂并行收筍機構等技術，實現了最大采收效率0.3 hm2/h。后者采用光學視覺手段檢測出土筍芽，設計了基于回轉鏈循環的多末端執行器，實現了壟上多個白蘆筍的入土、切割、柔性夾持和出土集箱過程，每株平均收獲時間為1.3 s(圖8)。

圖8 大田白蘆筍收獲機器人