【论文速递】 农业自动除草机器人的最新进展

除草机器人关键技术分析：导航、感知与执行系统

除草机器人在复杂农田环境中的高效运行依赖于导航、环境感知与作业执行三大关键技术的协同配合。

在导航方面，多数系统采用沿作物行间直线行进的路径规划策略，并结合机器视觉实现作物行检测，从而完成行间自主导航。同时，高精度GNSS/RTK定位与惯性测量单元（IMU）等多传感器融合方法被广泛应用，以提高机器人在复杂地形与动态环境中的定位精度与运行稳定性。

在环境感知方面，机器视觉是实现杂草识别与定位的核心技术。相关研究表明，基于深度学习的识别方法在多种作物场景中可实现约97%的识别精度，显著优于传统图像处理方法。此外，视觉系统不仅用于区分作物与杂草，还可为喷洒装置或机械工具提供精确的空间位置信息，从而支撑精准作业。

在执行层面，除草机器人根据感知结果驱动不同类型的作业装置完成除草任务。在化学除草系统中，喷洒装置能够根据杂草大小或密度动态调整施药剂量，从而减少药剂使用量并降低环境影响；在非化学系统中，机械工具或激光装置则实现对杂草的物理清除。实验结果表明，部分机器人系统在实际田间作业中可实现接近90%的除草率，同时将作物损伤率控制在较低水平。

除草机器人研究进展与发展趋势

近十年来，除草机器人在技术体系与应用实践方面均取得了显著进展，相关研究数量持续增长，显示出该领域的快速发展态势。当前研究不仅关注单一功能的提升，更强调系统集成能力与整体作业效率。从发展趋势来看，主要体现在三个方面：首先，通过精准施药或机械处理实现资源节约与环境友好；其次，深度学习等人工智能技术的引入显著提升了系统的感知与决策能力；最后，机器人正逐步向复杂环境适应与长期自主作业方向发展。

然而，该领域仍面临一定挑战，例如系统成本较高、不同作物场景适应性不足以及大规模应用推广难度较大等问题。这些因素在一定程度上限制了除草机器人从实验研究向实际农业生产的广泛转化。