补齐设施农业机械化短板 推进设施农业高质量发展

2021年10月27日，由中国农业机械流通协会联合中国农业大学农业规划科学研究所共同主办，北京中农富通园艺有限公司承办的“温室园艺产业发展论坛”成功举办。会上，中国农业大学农业机器人研究中心、苏州博田自动化技术有限公司张俊雄博士以“补齐设施农业机械化短板 推进设施农业高质量发展”为题作了主题报告，本文根据发言内容整理而成。

一、农业机器人之WWW

第一个W—what : 什么是农业机器人？

在漫长的发展过程中，人类都特别希望将来由机器人或者是其他的一些机械装备来替代人去从事辛苦的农业劳动。目前机器人长相还并不是我们心目中的机器人的形象，比如黄瓜采摘机器人、苹果采摘机器人、除草机器人等还都不是人的形象。

那么什么是农业机器人？目前来说还没有统一的概念，大家的理解上会有一些小的差别。但总的说来，农业机器人是一种农业精准作业的智能装备，它利用多层传感器融合自动控制技术，使得在自然环境下的农业装备实现自动化和智能化的作业的技术和装备。

农业机器人的核心功能，根据不同的发展层次，可以理解为：首先是比较简单的、辅助人工完成比较难操作的事情。第二是人机融合，实现机器替代人，比如说让机器人完全自主地完成农业操作。因此，在内涵上农业机器人不是传统意义上的农业装备，而是在农业装备上加载了更多的信息感知技术、智能决策技术和自动控制技术等，而且以后更多地依赖和融合大数据、物联网和人工智能等新技术的发展而不断地完善。

北京国际都市农业科技园——多功能移栽机

第二个W—why : 为什么要发展农业机器人？

首先是目前农民群体结构在发展改变。随着人口红利的消失，传统类型的农民正在快速地消减。目前农村人口占我国总人口40%左右，真正从事农业的人口大概只有25%左右，在从事农业的劳动群体中，中老年人占很大的比重。随着人口老龄化问题的日益凸显，谁来种地？如何种地？如何养活14亿人？成为不可回避的话题。另一方面，随着现代农业的发展，在农民群体之中出现新型回乡的职业农民和城市里的务农人员，并逐渐成为现代农业发展的基本力量。

第二农业的生产方式发生革命性的改变。传统意义上的面朝黄土背朝天的生产方式已经逐渐地发生变化，我国农业的机械化水平在逐渐提高，如田间的平均机械化作业水平已达到60%多，有的省份高达80%以上。其次在种养殖业中，龙头企业逐渐成为新型经营主体，农业生产从个体化向规模化的发展，农业的增产不再是靠天吃饭，更多地依赖于现代科技。新型的农业经营的主体以及农业的新形势的出现，会更多地需要科技的力量。因此农业机器人在现代农业的发展中，将会成为像工业机器人在工业中一样不可或缺。

未来的农业不再是粗放型的模式，而是依靠科技、人才的高度集聚的发展模式，直接体现在种田的智慧化、农机的智能化、农民的职业化。未来农业机器人的使用也是大有市场。

第三个W—where : 农业机器人的出路在哪里？

我国农业机器人的水平身处何方，处在什么样的水平上？其实农业机器人不是一个新名词，早在上世纪六七十年代已经有很多的研究了，在上世纪70年代日本处于领跑的状态，上世纪80年代欧盟在跟进，上世纪90年代之后，英国、美国、中国、日本处于并跑的状态 。我国农业机器人的发展比较迅速，目前已与其他农业先进国家处于并跑的状态。

农业机器人的发展空间在哪里？从农业机器人作业的分类来看，农业机器人用于大田上作业，包括除草、施肥、移栽、播种等；用于畜牧业养殖上，包括挤奶机器人，饲喂机器人、巡检机器人，宰杀机器人等；用于林果作业上，包括林果的修剪、采收施肥、施药、采摘葡萄等；用于设施农业上，包括育苗的机器人、移栽机器人、分选、采收、施药、巡检等。这些是目前农业机器人应用的主要方向。有数据表明，在未来，比如到2030年，将有数以百万台的农业机器人工作在农业生产的现场作业，全球的农业机器人的市场价值可能达到近2000亿左右。

二、农业机器人的关键核心技术

农业机器人的核心技术体现在哪呢？经过多年的研究和总结，我们认为目前机器人是很好的东西，但是发展中确实面临着很多困难。最典型的困难是在非结构性环境下的信息获取。

在农业作业非结构性的环境下如何获得作物的信息？这是世界性的难题。作物信息、动植物生理、生态等感知传感器件的研究是一个世界性的难题。还有机电液伺服控制软硬件技术，这项技术更多地依赖工业技术的发展；农业机器人与农艺适应性的技术问题，传统农业的种植模式，不一定适合智能农业装备农业机器人作业需求，需要在两者之间进行调整和修改，做到相互适应。

在非结构环境中让机器人去作业目前面临着很多的问题。以设施农业采收为例，在设施农业里，主要依靠机器视觉来获取目标的信息，在获取的过程中面临哪些问题？一是果实的形态是多样性的，即便是番茄，也存有大小、颜色、形状不一的现象，影响了机器人的作业。二是复杂的光照环境，机器人处于一整天的作业环境中，一整天的光照条件会不断的变化，在作物冠层中，每个果实接受的光线差别很大，复杂的光照条件影响了机器人的作业。三是农作物复杂的布局，比如像果实在树上生长，机器人从外往里看的时候，很多果实不一定是完全裸露在外面，可能会有一些遮挡，或者是果实之间的遮挡，或者是果实与叶片藤蔓之间的遮挡。这些遮挡不单影响到机器人信息的采集，同时也会影响到作业，机械手如何去绕过障碍物抓取到目标，这些都是机器人作业的困难。

另外，在农业作业环境中，有很多都是近色系的作物，在机械化锄草作业中，草和作物的颜色都是绿色的，如何快速、准确地识别出来哪些是草需要去掉，哪些是苗需要保留。再比如说黄瓜采摘，黄瓜和叶子都是绿色的，让机器人如何准确的识别还是具有较大的难度。

针对以上的难点，我们团队做了以下系列的研究工作和解决方案。

三、非结构环境下机器视觉解决方案

我们团队主要分两部分，一部分在中国农业大学农业机器人研究中心负责技术的研发；另一部分在苏州博田自动化有限公司主要负责技术转化、产品开发和生产销售。团队的主要目标是实现农业机器人从0~1，实现从无到有的跨越。目前，团队的主要研究是针对在非结构环境下，如何通过机器视觉以及其他的传感器来提供解决方案。

团队主要的核心技术体现在以下两个方面：

第一个核心技术是非结构环境下机器视觉的信息获取。为了获取目标，我们尝试过不同的视觉方案，最早期我们采用两个单体相机构建双目立体视觉，最近我们自主研发了智能双目视觉系统，虽然市面上有很多相似的、小型化的双目视觉系统，但很少针对农业来做的，因为双目视觉系统在农业领域里不是通用的。，因为采收机器人的目标距离比较小，我们的双目类视觉系统可以获取比较大视野和高精度的视觉三维信息，同时把多年来积累的核心算法集成到双目视觉系统里面。

第二个核心技术是多传感器的融合和伺服控制技术上。农业机器人不单单只是包括一个视觉系统和一个操作臂，还包括各类传感器，包括作物生理传感器和定位导航的传感器等，最终通过伺服控制的集成形成一个机器人系统。所以在机器人系统里除了视觉系统外，还有多光谱、伺服控制，农业作业的末端执行器等。农业产品和工业产品有巨大的差别，农业产品的柔性、娇嫩性比较凸显，很难直接借助工业的执行器去执行，所以我们研究了很多仿型的末端软体机械手。

团队做过的典型机器人案例：

1.采摘机器人

从“十一五”开始，我们就在从事果蔬采摘机器人的研究，早期我们做黄瓜的采收。黄瓜的果实和叶片颜色非常相似的，在可见光范围内很难检测，我们采用近红外光谱图像的方式进行提取，实现检测。像草莓的话，果实和叶片的颜色对比很明显，就比较容易实现检测。近几年基于新技术的发展，我们进行了番茄及其他果实的信息获取。针对温室中种植的番茄，在不同的天气气候，不同光照情况下，对果实不同的生长姿态——是正面、背面还是侧面？是遮挡还是不遮挡？对各种工况下的果实目标进行了识别研究，识别的成功率能够在90%以上，采收的成功率也达到了90%以上。

采收机器人从“十一五”到“十三五”，产品不停地进行迭代，目前已经有多种不同形式的，可以在设施农业不同的地面条件、不同的种植环境下进行采收。近期我们完成了针对串番茄整串的采收机器人研究，可以根据地理环境的不同设置不同的采集方案。该机器人除了可以对西红柿进行采收外，还可以实现对其他的果实，如田瓜、小西瓜的采收。

2.喷施机器人

我们研究了设施农业中的喷施机器人，包括：1）基于物联网的空中导轨式喷施机器人，适合于苗床的种植管理；2）地面型的喷施机器人，可以自主地移动或者是通过人工的遥控进行操作。

3.非结构环境下的巡检机器人

目前在设施农业中，巡检机器人主要针对以下数据进行巡检：包括环境参数，如温湿度；作物生长信息参数，包括果实的大小，植株长势等；以及病虫害状况等。

4.运输机器人

在运输机器人方面，我们有导轨式的移动机器人，这种导轨式的移动机器人首先在导轨上可以运行得比较平稳，同时在导轨与导轨之间实现自主的换垄、换行。此外，我们研究了一种灵活性更高的自主导航的无人驾驶机器人，通过 GPS的卫星信号可以在室外自主的导航，同时通过视觉和雷达的导航，可以在温室内部的环境中进行导航，它的灵活性自主性比较高。

5.其他机器人

无人驾驶的割草机器人。用于道路旁杂草的维护，高尔夫球场草坪的维护等，它可以通过遥控作业或者通过卫星信号设置它的作业地图，然后由它自主地完成割草作业。

智能的锄草机器人。智能锄草机器人也是通过视觉的方式，控制多个机械手去完成株间杂草的去除，实现苗与苗之间杂草的去除。

天然橡胶的割胶机器人。天然橡胶主要是分布在海南、广西、亚热带地区。割胶的特点是夜间作业，劳动强度非常高，作业精度要求非常高，树皮切割的厚度和深度都是控制在0.1-0.2毫米之间，针对这个技术难题，我们研发出了国际上第一台能够真正进行作业的割胶机器人。