本文节选自：

何勇, 黄震宇, 杨宁远, 李禧尧, 王玉伟, 冯旭萍. 设施农业机器人导航关键技术研究进展与展望[J]. 智慧农业(中英文), 2024, 6(5): 1-19.

Citation:HE Yong, HUANG Zhenyu, YANG Ningyuan, LI Xiyao, WANG Yuwei, FENG Xuping. Research Progress and Prospects of Key Navigation Technologies for Facility Agricultural Robots[J]. Smart Agriculture, 2024, 6(5): 1-19.

在设施农业中实现智能机器人的自动导航，需要克服环境复杂性、可通行空间狭小、算力与成本限制、缺乏标准化平台与公开数据集以及场景多样化等多方面困难。这些挑战需要行业内各方的跨学科合作与持续创新，以推动智能农业技术的应用与发展。

1.1　设施农业环境场景复杂，遮挡严重

设施农业是涵盖设施种植、设施畜牧、设施渔业的农业生产系统，障碍物种类繁多且相互遮挡给对智能机器人的自动导航带来了构成挑战。在设施农业环境中，当机器人受到障碍物遮挡时，可能导致传感器无法完全捕获周围环境全面捕获环境信息，不准确的环境信息会导致定位精度下降和地图构建得不完整。全局路径规划在面对多样化的障碍物布局时，需要能够有效规避遮挡情况，确保选择安全且高效的导航路径以确保导航路径的安全高效。遮挡引起的全局地图不准确也会影响路径规划不准确。

设施种植包括日光温室、连栋温室和塑料大棚等。该环境通常较稳定，主要关注土壤、作物和固定设施中的静态障碍物。在此环境中，精准定位和路径规划是自动导航的关键。信标定位、惯性定位和基于SLAM的定位都在设施种植中广泛应用，但环境复杂性和遮挡问题仍是挑战。多目标路径规划是设施种植的常用算法，特别考虑路径长度、土壤条件和机器人转角等因素。

设施畜牧包含蛋鸡养殖、生猪养殖等。相比之下，设施畜牧环境中的动态因素更为复杂，这对定位系统的动态适应性要求更高。在此环境中，结合信标和惯性定位的技术可以提供更稳定的定位解决方案，但仍需处理动物活动对信号的干扰。路径规划方面，局部路径规划方法如时间弹性带和模型控制预测被广泛应用。这些方法能在动态环境中进行局部优化，避免重新计算全局路径。在自主避障方面，DWA和人工势场法对参数的敏感性和局部最优问题仍需改进。相对而言，强化深度学习技术展现了显著的优势，能够有效应对动态障碍物的挑战。

设施渔业分为水上、水面和水下场景。其中，水下环境对导航技术提出了更高要求。在水下环境中，声呐定位应用广泛。声呐定位提供实时距离信息，但其精度受水流、温度和盐度影响。避障控制方面，模糊控制和强化学习技术是主要应用策略。模糊控制能灵活应对水下障碍物变化，但需经验丰富的规则设计；强化学习则通过智能体自主学习和优化，适应动态和复杂环境，提供高效的避障策略。

1.2　设施农业机器人的成本限制　

设施农业自动导航面临成本限制的挑战。较低精度的传感器可能降低导航准确性，影响机器人安全和操作效率。算力限制会影响自动导航系统的实时性和响应速度。智能机器人需要处理大量传感器数据并进行实时决策，例如自主定位、地图构建和路径规划。尤其是在设施环境中，算力不足可能导致定位误差累积和地图更新频率降低。因此，机器人系统需要在算法效率和资源利用率之间找到平衡。此外，机器人平台需要具备稳定的机械结构、耐用的电动系统和精准的运动控制能力。然而，高性能的导航平台通常伴随着更高的制造和维护成本。因此，在确保长期稳定性和可靠性的同时，平衡性能与成本是关键。农业生产中，经济效益常是关键考量，高昂的成本可能限制了相关从业人员采用先进的自动导航系统。此外，维护和更新这些系统也需要额外的成本投入，长远来看，这可能使技术的实施和运营成本过高，难以匹配农业生产的经济模型。因此，克服成本挑战是实现设施农业中智能机器人自动导航的关键。

1.3　设施农业机器人作业效率低　

在设施农业中，单一机器人的作业效率低。这种低效率主要体现在多个方面，包括任务完成速度慢、能源消耗高，以及作业精度不足。首先，许多现有的机器人系统在处理复杂作业任务时，整体作业速度较慢。例如，在巡检、消毒、采摘和喂食等任务中，机器人往往需要较长时间才能完成预定工作，这影响了农业生产的整体效率。其次，机器人在设施环境中的能源消耗较大，尤其是在长时间运行时，这不仅增加了操作成本，也可能影响机器人的持续作业能力。此外，机器人在各种不同的设施环境中作业精度不足也是导致低效率的重要因素。由于环境的动态变化和障碍物的干扰，现有的机器人系统可能无法准确执行预定任务，需要进行多次调整和修正。自动导航算法的鲁棒性不足是导致这种情况的主要因素，这时机器人需要频繁地进行状态监测和调整，但又导致作业进度延缓。

1.4　缺乏标准化平台与公开数据集问题　

缺乏标准化平台与公开数据集对设施农业智能机器人的自动导航技术构成重大挑战。首先，标准化平台的缺失使得不同厂商和研究团队开发的系统难以兼容。这种情况下，集成不同技术和算法变得复杂，限制了系统的灵活性和互操作性，增加了开发和维护的成本。其次，缺乏公开数据集阻碍了导航算法的开发和优化。有效的自主定位与地图构建、全局路径规划，以及自动避障技术的开发需要大量真实场景的数据支持，这些数据不仅有助于算法的训练和验证，还能够提高算法的鲁棒性和适应性。缺乏公开数据集意味着开发者和研究人员难以获取到足够多样和复杂的场景数据，限制了技术的进步和应用范围。因此，解决缺乏标准化平台与公开数据集的问题对于推动设施农业智能机器人的自动导航技术至关重要。

随着农业技术的进步和设施农业的普及，智能机器人在农业生产中的应用已成为未来的重要趋势。然而，要实现设施农业中智能机器人的高效自动导航，仍面临多方面挑战。未来研究应以技术创新和跨学科合作为核心，通过多传感器融合技术、先进算法优化、多机器人协同作业和数据标准化与共享平台的建设，来解决这些挑战。这些努力将推动智能农业技术的发展，为农业生产的可持续发展提供新的解决方案和机会。本节将探讨如何通过未来的研究方向和技术创新来应对挑战，推动智能农业机器人导航技术的进步和应用。

2.1　开发多传感器融合技术　

未来研究应重点发展多传感器融合技术，以提升智能机器人在复杂农业环境中导航的精度和鲁棒性。传统农业机器人通常依赖单一传感器，但在动态、遮挡等复杂情况下可能受限。通过融合多种传感器，能综合不同传感器优势，提升环境感知的全面性和精准性。例如，视觉与激光雷达传感器的融合定位和地图构建可以有效解决纹理或几何信息不足导致的退化，从而应对设施农业中结构高度重复和光照变化大的挑战。未来研究还可探索新型传感器技术，提高在不同环境条件下的感知能力。此外，应用人工智能技术，如深度学习和机器学习算法，能实现智能数据融合和环境模式实时识别，从而更精确地反映设施农业环境的动态变化。

多传感器融合技术的发展将显著提高智能机器人对环境的感知和理解能力，增强自主定位与地图构建的精度，并实现更安全、高效的全局路径规划和自动避障。此外，该技术支持机器人在复杂环境中的实时决策和适应，进而提升设施农业生产的效率和可持续性。

2.2　应用与优化先进算法　

未来研究应持续推动先进算法在农业机器人自动导航中的应用和优化。自主定位和地图构建的应用，需要针对设施环境的特殊性进行优化。例如在渔业设施中，应用视觉SLAM算法能够在水下环境实现高精度建图与定位。充分利用先进算法的优势，提升机器人在设施农业环境中的导航精度和效率，实现精准农业管理和资源优化。

传统的路径规划和避障算法常依赖于静态地图和预设规则，难以适应环境的动态变化。因此，发展基于深度学习和强化学习的自适应路径规划算法至关重要。这些算法通过分析大量实时数据和环境反馈，学习和优化机器人的行为策略，从而在动态环境中快速调整路径和避障方案。例如，利用深度学习进行环境建模和预测，结合强化学习进行路径规划和决策，将使机器人在复杂的农业设施中实现更智能、更高效的导航操作。

2.3　研究与实现多机器人协同作业　

随着农业规模的扩大和作业复杂性的增加，单一机器人的效率存在局限性。因此，未来研究应重点关注多机器人协同作业技术的发展。多机器人系统通过协同工作和任务分工，提升农业生产的整体效率和灵活性，减轻单个机器人在繁忙时段的工作负荷，扩大作业范围。例如，研究多机器人之间的通信协议和路径规划算法，以实现任务分配和协调，避免冲突和资源浪费。此外，多机器人协同作业通过数据共享和集成，提高系统的智能化水平，使农业机器人能够更好地适应不同作业需求和环境条件。通过分布式传感和集成控制系统，多机器人系统还能实现对大规模农业设施的全面监控和管理。这种集成和协同作业的方式不仅能提升农业生产效率和生产力，还能减少资源浪费和环境影响。

2.4　建设数据标准化与共享平台　

建立开放的平台标准和共享数据资源，将有助于促进技术的创新和进步，推动智能机器人在农业领域的广泛应用和可持续发展。未来研究应致力于建立统一的数据标准和共享平台，包括开发通用的数据格式和接口标准，促进不同设备和系统之间的数据互操作性和共享，加速智能农业机器人技术的应用和推广。同时，建立开放的数据共享平台，提供涵盖不同地理位置、作物类型和生长阶段的设施场景数据集，以支持算法的开发、验证和优化。数据标准化和共享将加速算法训练和优化过程，推动智能农业机器人导航技术的广泛应用。