农业人工智能 - 第14章 机器人技术

智慧农业

——机器人技术目录

01背景

02机器人学简介

03农业机器人应用

04机遇与挑战背景1.1农业重要性•中国是农业大国，农业用地面积约占国土面积的13.54%•农业对保障粮食安全和稳定经济发展具有重要意义•农业现代化是中国实现乡村振兴的重要基础产量、效率、质量缺一不可！1.2今昔农业对比人力劳动占比高自动化程度高得益于机器人技术！机器人学

简介2.1什么是机器人？英文名字机器人robot（罗伯特）源于捷克语robota，意思是奴隶劳动。这个词第一次的出现是在捷克剧作家卡尔·恰佩克在1920年的作品《罗萨姆的万能机器人》中，后来变得家喻户晓。2.1什么是机器人？几种典型的定义：牛津词典：具备人类行为或类人功能的自动化装置；美国机器人协会（RIA）：一种用于搬运材料、部件、工具或其他特种装置的可重复工作的多功能的操作机；国际标准化组织（ISO）：一种自动控制的、可重复编程的多用途操纵器，在工业自动化应用中可以固定在一个位置也可以是运动的；中国原机械工业部：一种能自动定位控制、可重复编程、多功能多自由度的操作机，它能搬运材料零件或夹持工具，以完成各种作业。“机器人”不一定是“人形”！2.2机器人分类按智能程度分类：示教再现机器人第一代机器人主要指只能以示教再现方式工作的机器人。示教指由人教机器人运动的轨迹、停留的点位、停留的时间等。然后，机器人依照教给的行为、顺序和速度重复运动，即所谓的再现。感知机器人第二代机器人又称为传感机器人或感觉机器人，它带有一些可感知环境的装置，对外界环境有一定的感知能力。通过反馈控制，使机器人能在一定程度上灵活调整自己的工作状态，保证在适应环境的情况下完成工作。智能机器人第三代机器人它不仅具有感觉能力，而且还具有独立判断和行动的能力，并具有记忆、推理和决策能力，因而能完成更加复杂的动作。2.3机器人基本构成驱动与传动装置：传感器：控制器与控制系统：电机最常用！软件控制器、示教器等威强Robot-TP-65M示教器2.4机器人感知、规划与控制-感知感知：类比于人的感官，接受外部信息挑战性：传感器存在噪声，且环境部分可观察、不可预测且常处于

动态变化中，需要解决状态估计等问题以获得较为真实的本

体及外部信息。举例：卡尔曼滤波

蓝色为预测状态量，橙色为观测状态量

滤波会得到灰色分布，方差更小，

即更加准确卡尔曼滤波广泛应用于四足机器人、轮式机器人等的里程计构建中，用于获取机器人自身状态。2.4机器人感知、规划与控制-规划规划：类比于人的大脑，处理外部信息挑战性：机器人中，规划的目标在于使得机器人能够按一定的轨迹

或者一定的规则进行运动，在真实动态场景中，涉及到避障、

安全性等问题。A*、RRT等规划算法广泛应用于机器人路径规划、机械臂轨迹规划等任务中，是自主机器人的算法基础代表2.4机器人感知、规划与控制-规划问题：以机械臂为例：规划时可以按照末端的运动轨迹进行规划，而驱动时需要控制各个关节电机运动，如何实现？两种机器人运动学：正向运动学、逆向运动学正向运动学：已知连杆几何参数（长度）和关节变量（旋转角度），求解末端执行器（机械夹爪）相对于参考坐标系的位置（平移量）和姿态（旋转量）。逆向运动学：已知连杆几何参数（长度），给定末端执行器（机械夹爪）相对于参考坐标系的位置（平移量）和姿态（旋转量），求解能使机器人的末端执行器达到该位姿的关节变量（旋转角度）。2.4机器人感知、规划与控制-控制挑战性：控制电机时，一般通过控制输入电机电流大小控制电机转

动。如何判断电机是否到达目标位置？控制：类比于人的肌肉，接受信号，驱动机器人运动PID算法是最常用的控制算法：

蓝色线为实际到达值随时间的变化，

红色线为目标位置。

PID分别代表“比例”、“积分”、“微分”，通过改变参数能够使实际到达位置尽可能快、准、稳2.5机器人中的强化学习强化学习：类比于婴儿学走路时的试错，从尝试中习得规律机器人学东西的过程：探索：尝试各种行动（向左走、向右走、抓取东西等）观察结果：行动后环境发生了什么变化？是成功了还是失败了？获得反馈：成功会得到奖励（比如抓到东西），失败则可能受到惩罚。调整策略：根据之前的尝试，决定下一次应该怎么做。2.6人机协作人机协作：类比于两人合作完成某任务挑战性：当机器人完全自主运行时，人与机器人均不知道对方的目

标，该情况下，协作需要观测对方的行为逐步调整。同时，

机器人计算基于人的完全理性假设，但人时常做出次优行为。模仿学习是一种热门的解决方案，例如MobileALOHA

借助遥操作的手段进行模仿学习。2.7回到农业问题：如何构建一个番茄采摘机器人？机器人硬件：移动底盘+机械臂+柔性夹爪

（灵活移动）（大范围）（避免番茄破损）传感器：识别番茄成熟：相机/红外传感器/触觉传感器/

气体传感器（成熟过程中释放乙烯）

采摘过程：深度相机等

移动过程：激光雷达等感知-规划-控制：相机深度数据-轨迹规划-机械臂运动强化学习方法实现：在仿真环境中构建番茄及机器人，训练好模型后部署农业机器人

应用3.1农业机器人应用-播种机器人德国大型农机企业Fendt的Xaver田间机器人，最新版配备了20升的圆盘种子播种机，可以装载大约0.5公顷的种子，而每公顷大概需要9万粒种子，单个谷物种子由电驱动系统以厘米级的精度按距离播种。3.1农业机器人应用-播种机器人卡耐基梅隆大学姚力宁教授、浙江大学王冠云研究员联合宾夕法尼亚大学、雪城大学的研究人员设计了一种基于橡木吸湿性的机器人作为种子载体用于空中播种，在平坦土地上的种子钻孔成功率为80%。机器人适用于在人类难以进入的地区进行空中播种，将为农业播种、植被种植、环境检测、生态修复提供新思路。3.2农业机器人应用-蔬菜收获机器人蔬菜极易受到擦伤、撕裂和损坏，因此收获时也需要精细的处理。机器人已具有复杂的视觉硬件和软件，所以机器人能够区分作物的不同部分，如叶子、茎等部分。3.3农业机器人应用-除草机器人NexusRobotics

公司的

R2Weed2

是一种除草机器人。通过

AI

算法来区分主要作物和其周围的杂草，它可以精确识别杂草，并在不损害作物的情况下将其拔除。CarbonRobotics

公司的农场除草系统3.4农业机器人应用-无人机无人机改变了传统的作业模式：农人需要背着药罐顶着炙热的日头，在田间日行千里。而无人机只需飞手实时遥控，使其飞到上空对棉田进行播撒。由于无人机主要用于田间打药灭虫，也将其称为植保无人机。针对棉花、柑橘、茶叶等经济作物，结合三维场景重建、地图语义识别等技术，提供全自主精准施药方案，科学管理果园，降低减产风险。3.5农业机器人应用-园业林业机器人PLUSTECH步行机器人原型六足液压遥控平台林业机器人在仿真环境中实时可视化采伐机械臂3.6农业机器人应用-智能喷洒在云南一处

200

亩葡萄果园，果园主需要在

2

天内完成植保工作，应用一台农业无人车后，只需要两名操作人员即可完成，可以节省

18

个人力成本。这台

M200农业无人车，一次充电最长可以续航8h

，最多满足50

亩作业。3.7农业机器人应用-智能采摘荷兰工业企业VDL

集团推出的CropTeq

摘叶机器人，可以在高空吊蔓栽培的黄瓜植株中进行摘叶，单臂每小时摘叶1000

片以上日本农业科技公司Inaho

的番茄采摘机器人。能够全自动化采摘零食番茄、AI

算法根据果实颜色和大小识别成熟度、一次充电可使用12

小时、可昼夜工作。3.8农业机器人应用-智能大棚摄像头监控，通过Wi-Fi

将数据上传到云平台。也可以摄像头通过有线将录像的文件传递给网关工控板上，利用板载上的U

盘/

SD

卡备份，通过Wi-Fi

上传到云平台。通过人脸比对，若发现可疑人员，终端监控室发出警报提醒。同时PC

端、手机端可以控制摄像头转头、放大画面，实现智能化监控平台，提高温室大棚安全性。3.9农业机器人应用-土壤健康检测微型机器人可以被部署到土壤、水体等复杂环境中。在土壤里，这些小机器人能够精确检测土壤中的污染物成分和浓度，如重金属离子的含量。在水体中，它们可以实时监测水中的有害物质，包括化学污染物、微生物等。而且它们能够在复杂环境中长期稳定工作，将收集到的数据及时反馈给研究人员3.10

农业机器人应用-外骨骼外骨骼在肩膀、肘部、背部和膝盖部位安装了八个电机，为穿戴者提供动力支持。重量为55

磅，配备了16

个传感器以实现功能。该外骨骼的设计目标是完全消除老龄农民在搬运和移动各种物品时对关节或肌肉的负担。机遇与挑战4.1农业机器人机遇与挑战1.技术研发和推广不平衡：尽管一些农机制造企业在机器人技术方面取得了进展，但整个行业的技术水平和应用能力仍存在差距。2.数据隐私性：农业数据涉及大量的个人和农田信息，保护这些数据的安全性和隐私很重要。3.成本问题：AI

与机器人技术的应用需要投入大量的资金和资源，对农民和农业企业来说，成本是一个重要考虑因素。4.技术研发和推广：AI

与机器人技术的应用需要有强大的技术研发实力和专业团队。农机制造企业需要加大技术投入，培养和吸引人工智能领域的人才，加强与高校、科研机构的合作。1.提高效率与生产力：农业机器人可以显著减少人力需求，