3、农业中的机器人与无人机应用综述

农业中的机器人与无人机应用综述

1. 农业机器人导航技术

农业机器人的导航技术是实现其自主作业的关键。目前主要有基于视觉和基于计算方法的导航方式。

基于视觉的导航和障碍物检测系统，有助于推动农业可持续发展。例如，有研究开发了基于视觉的农业机器人障碍物检测和导航系统，能在复杂农田环境中实现自主导航。

基于计算方法的导航则运用了多种算法来提取关键信息，实现自主导航：
- 卡尔曼滤波器 ：基于强大的数学公式，可实时融合多个传感器的数据。以往，结合GPS与其他传感器，利用卡尔曼滤波器能提高位置估计的准确性。比如在果园环境中，将激光数据与编码器数据结合，使用卡尔曼滤波器实现移动机器人的定位；激光扫描仪与里程计、惯性测量单元（IMU）等传感器配合，也能借助卡尔曼滤波器改善位置估计。此外，还有通过卡尔曼滤波器估计行位置，为差分轮式机器人设计的自主行引导模拟器。
- 模糊逻辑 ：用于在复杂和非线性条件下控制机器人。有研究者设计了模糊控制器，用于路径导航和避障，使机器人能顺利到达目的地而不被卡住；还有人应用梯度方法优化Takagi - Sugeno模糊控制器，以实现导航和避障。另外，为了实现行间导航，还设计了基于一维测距传感器的模糊逻辑控制器。
- 神经网络和遗传算法 ：有研究提出了混合神经网络架构用于机器人导航；基于遗传算法的系统可实现最优路径规划并具备避障机制；还有人提出了受生物启发的脉冲神经网络用于机器人最优路径查找；也有研究者利用神经网络机制设计了用于避障的智能机器人。

2. 作物生产中的机器人