董文杰

（溫州大學(xué)，浙江溫州325035）

果園在我國農(nóng)業(yè)占據(jù)重要的分量，據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)有統(tǒng)計到2020年，中國的果園將會穩(wěn)定在2 億畝，約占耕地約12%[1]。常年多次噴施農(nóng)藥對施藥機械作業(yè)水平要求較高，但是我國果園施藥裝備相對落后，很多地區(qū)仍然使用低端噴霧機械[2]。在農(nóng)業(yè)噴施過程中霧滴漂移和農(nóng)業(yè)殘留比較嚴(yán)重；為了達(dá)到良好的防控效果，經(jīng)常采用過量施藥方式，對周圍環(huán)境和人產(chǎn)生嚴(yán)重影響，繁瑣的施藥作業(yè)不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)[3]。在果園施藥領(lǐng)域改善施藥裝備和提高施藥技術(shù)水平是提高果品品質(zhì)的重要途徑。果園施藥機器人作為一種新型施藥機械，利用機器人搭載施藥設(shè)備，在控制系統(tǒng)下實現(xiàn)精準(zhǔn)噴霧。果園機器人在應(yīng)對我國農(nóng)村農(nóng)業(yè)生產(chǎn)勞動力不足的現(xiàn)狀中能夠發(fā)揮巨人的作用，同時能夠降低果園生產(chǎn)中的勞動強度，改善了果園生產(chǎn)作業(yè)環(huán)境。

1 果園施藥機器人概述

1.1 果園施藥機器人的介紹

如圖1所示，果園施藥機器人是利用導(dǎo)航技術(shù)、病蟲害識別技術(shù)、變量施藥技術(shù)、底盤技術(shù)等多種技術(shù)融合的智能化機械，由導(dǎo)航系統(tǒng)、施藥系統(tǒng)、底盤系統(tǒng)、控制系統(tǒng)等組成。果機器人能夠自主避障并根據(jù)樹形和樹高自動調(diào)節(jié)噴頭噴霧；機器人自動行走系統(tǒng)利用RTK 定位和其他定位方式實時建模，實現(xiàn)較為理想的路徑規(guī)劃[4]。噴霧系統(tǒng)能夠根據(jù)病蟲害檢測系統(tǒng)反饋值實時調(diào)節(jié)噴霧量，通過高壓霧化后再通過風(fēng)送裝置進(jìn)行二次霧化，可形成比傳統(tǒng)噴霧槍更加細(xì)膩的霧滴，作業(yè)效果更加。

1.2 國外果園機器人發(fā)展概況

西方國家的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機器人在20世紀(jì)80年代開始發(fā)展應(yīng)用，其中日本農(nóng)業(yè)機器人的發(fā)展速度最為迅速，種類最為齊全，引領(lǐng)世界農(nóng)業(yè)機器人的發(fā)展[5]。20世紀(jì)90年代，日本率先研制了基于模糊控制算法的電磁誘導(dǎo)式果樹噴霧機器人，機器人位置傳感器根據(jù)地下30m 的電纜發(fā)送機發(fā)出的電流產(chǎn)生的磁場控制走向，控制了機器人的走向，首次實現(xiàn)了無人化作業(yè)[6]。英國科學(xué)家研制了了一種新的導(dǎo)航定位系統(tǒng)機器人，這種機器人利用CCD 攝像機和機器人左右行走輪的轉(zhuǎn)速差，實現(xiàn)自主導(dǎo)航。進(jìn)入21世紀(jì)，信息時代開始后，機器人技術(shù)的發(fā)展十分快，智能技術(shù)應(yīng)用開始在農(nóng)業(yè)機器人中廣泛應(yīng)用。美國伊利諾伊大學(xué)Tony Grift 博士和他的學(xué)生Nathaniel Gringrich 開發(fā)出了一種太陽能除草機器人，這臺機器人裝有超聲波探測器、全球定位系統(tǒng)可以實現(xiàn)自主避障和精確定位，搭載的小型攝像機和一臺微型計算機可以精確判斷出雜草，利用刀片切斷機器人并涂抹除草劑[7]。Blue River 開發(fā)出一種新型施藥機器人，該機器人通過機器視覺技術(shù)分辨雜草和作物，利用機械臂實時控制農(nóng)藥噴灑，大大降低了農(nóng)藥的浪費。丹麥人發(fā)明了如圖2所示的基于拖拉機載體的果園施藥機器人，采用RTK-GPS 導(dǎo)航器，增加了光纖陀螺以提高導(dǎo)航能力，以提高航向精度和激光掃描儀，而且配有自主避障功能。增加緩沖器作為終極安全裝置，緩沖器可以使發(fā)動機停止工作，保證拖拉機在遇到障礙物前緊急停車。國外果園機器人一般以大中型為主，主要是因為國外果園的種植標(biāo)準(zhǔn)化程度高，而且地勢較為平坦、面積大[8]。

1.3 國內(nèi)施藥機器人發(fā)展概況

相對而言，我國果園地勢多變地形復(fù)雜，密植型種植需要體積較小的機器人[9]。經(jīng)過20 多年的發(fā)展，我國也建立了相應(yīng)的機器人技術(shù)體系。在我國得到初步應(yīng)用的農(nóng)業(yè)機器人有嫁接機器人、黃瓜采摘機器人、草莓和林果采摘機器人、噴藥機器人等[10]。但是我國對果園施藥機器人的研究比較少，國內(nèi)文獻(xiàn)也比較少。我國科研人員提出直接施藥的方法并研制了國內(nèi)第一臺除草機器人，這臺機器標(biāo)志著我國能自主研發(fā)農(nóng)業(yè)類機器人。依托高校的研究，促進(jìn)了國內(nèi)果園施藥機器人的發(fā)展。在國家科技項目的支撐下，中國農(nóng)業(yè)大學(xué)針對自主行走和智能噴藥，研制了電磁誘導(dǎo)式噴霧機器人，實現(xiàn)了直線行走和45°轉(zhuǎn)彎[11]。西北農(nóng)林科技大學(xué)研究了基于紅外掃描的果園自動噴藥機械的控制系統(tǒng)；西南大學(xué)研究了基于超聲波傳感器的輪式噴霧機器人移動控制系統(tǒng)。基于CCD 傳感器的自動化可視除草機器人系統(tǒng)由我國科學(xué)家在2011年研制成功，實現(xiàn)了自動化、智能化除草。現(xiàn)在我國機器人帶有移動平臺、升降平臺和執(zhí)行系統(tǒng)等智能化較高的裝置。圖3 為迅凱科技研發(fā)柑橘施藥機器人，實現(xiàn)果園精細(xì)化管理柑橘施藥自動巡航機器人是基于雙頻RTK 技術(shù)進(jìn)行果園路徑的規(guī)劃及導(dǎo)航，該機器人的特點是小型化、載藥量大、操作簡單，而且可以在夜間操作。采用風(fēng)送式噴霧系統(tǒng)，履帶底盤，適合丘陵坡地等南方地形作業(yè)。該裝置帶有液面?zhèn)鞲衅鳎瑢崿F(xiàn)自動返航加載藥液。裝備的適量噴霧系統(tǒng)可根據(jù)樹形樹冠自動調(diào)節(jié)噴頭噴霧。最重要的是通用性高，經(jīng)過簡單的模塊更換后，就可以實現(xiàn)其他功能，如除草、開溝、水果運輸?shù)取?/p>

2 果園施藥機器人精準(zhǔn)施藥技術(shù)

果園施藥機器人要通過病蟲害識別技術(shù)和變量施藥技術(shù)實現(xiàn)精準(zhǔn)噴霧。首先是病害識別問題，這是一個難點問題，即復(fù)雜的作物生長環(huán)境中精確識別作物、對于相似病害的識別率很低、檢測角度單一等，未來應(yīng)該在這方面做更多研究，特別是多病害識別技術(shù)。其次是精準(zhǔn)施藥問題，精準(zhǔn)施藥目的是提高農(nóng)藥利用率和降低農(nóng)藥對環(huán)境和人體副作用，目前比較常用的方式是變量施藥，變量施藥技術(shù)是現(xiàn)在的研究熱點。

2.1 病蟲害識別技術(shù)

病蟲害的檢測始終是一個重要的問題，直接導(dǎo)致了施藥效果的質(zhì)量。果樹病蟲害識別是利用作物病害時其形狀、紋理、顏色等會發(fā)生變化，通過對作物特征提取、處理等操作鑒別病害種類、程度。病蟲害檢測主要有光譜成像技術(shù)、機器視覺技術(shù)。

2.1.1 光譜技術(shù)

光譜技術(shù)是根據(jù)已有的光譜數(shù)據(jù)分析目標(biāo)作物的病蟲害，檢測準(zhǔn)確率依賴于所建數(shù)據(jù)庫的好壞。光譜技術(shù)數(shù)據(jù)庫普遍存在病蟲害種類不全，設(shè)備昂貴等問題。

馮潔[12]利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多光譜技術(shù)，對抓取的黃瓜圖像進(jìn)行灰度值處理，建立了病蟲害識別模型，實驗結(jié)果表明：能對紅粉、黑星、白粉病識別，其中對白粉病識別率達(dá)到百分之百。遲茜等[13]通過采集有損和無損的獼猴桃的近紅外光譜信息，對光譜信息的特征波長進(jìn)行提取，對高光譜圖像用ENVI軟件的BasicTools/Masking 進(jìn)行掩模處理，利用Matlab2011a 對損傷區(qū)域進(jìn)行分割處理，對圖像進(jìn)行中值濾波和閾值分割，灰度閾值為230，并提出了早期隱性損傷獼猴桃的識別算法，該算法對有損獼猴桃的識別準(zhǔn)確率達(dá)到97.9%。此研究表明近紅外光譜技術(shù)對于識別早期有損獼猴桃是可行的。

2.1.2 機器視覺技術(shù)

機器視覺技術(shù)，涉及學(xué)科眾多，主要應(yīng)用視覺設(shè)備和計算機進(jìn)行模擬人的視覺功能，從所采集的圖像中通過提取、處理、分析得到所需信息?，F(xiàn)在基于機器視覺的植物病害識別主要通過有色圖像分割，其效果依賴于訓(xùn)練模型的質(zhì)量。

鄭建華[14]等研究了基于多特征融合與支持向量機的葡萄病害識別問題，對采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取4 種特征(RGB、HSV、GLCM、HOG)，經(jīng)過級聯(lián)融合方式得到葡萄病害特征，并利用支持向量機算法進(jìn)行訓(xùn)練和檢測。試驗結(jié)果表明：綜合顏色特征和紋理特征的支持向量機識別方法對葡萄病種識別的正確率高于只用顏色特征或紋理特征的準(zhǔn)確率。劉鵬將快速獨立分量方法與顏色矩的方法結(jié)合提取了甜柿病害圖像的紋理特征和顏色特征參數(shù)，并使用支持向量機（SVM)識別甜柿表面病害，這種方法可能受到背景顏色的影響[15]，沒有選取檢測區(qū)域會收到無效區(qū)域的干擾。甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)劉媛[16]設(shè)計了基于深度學(xué)習(xí)的葡萄葉片病害識別方法，該方法可以識別葡萄葉上6 種病害，通過使用Faster R-CNN 模型檢測圖像中的葉片框選病斑區(qū)域，然后將框選的矩形圖像送入CNNs 進(jìn)行病害識別，實驗結(jié)果表明每種病害識別率高于90%。溫芝元等[17]設(shè)計了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的機器視覺識別系統(tǒng)，有效識別了臍橙多種病害，該算法需要提前訓(xùn)練模型，需要采集大量數(shù)據(jù)。

現(xiàn)有基于機器視覺的識別技術(shù)只能識別特定作物的一種或者多種病害，不能檢測不同作物病害；圖像采集很大程度上要受到天氣和光照條件影響；現(xiàn)在設(shè)計基于深度學(xué)習(xí)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別系統(tǒng)都需要提前訓(xùn)練模型，需要進(jìn)行視覺識別技術(shù)的數(shù)據(jù)量，大部分技術(shù)目前仍處于實驗室階段，應(yīng)用于實際效果不佳。未來研究多種病害識別系統(tǒng)和全過程病害自動化識別，

2.2 變量施藥技術(shù)

傳統(tǒng)的施藥方式采用常量噴施，往往造成大量農(nóng)藥沉積，對農(nóng)藥的利用率很低。研究人員為降低農(nóng)藥殘留采用變量施藥技術(shù)。變量施藥技術(shù)是精準(zhǔn)施藥技術(shù)的一種重要手段，主要是采用各種定位識別技術(shù)，獲取作業(yè)目標(biāo)圖像，然后對圖像進(jìn)行各種處理得到靶標(biāo)圖像，并以此作為施藥系統(tǒng)施藥的依據(jù)[18]。變量施藥的主要控制手段為PID 控制、模糊控制等。很多研究人員設(shè)計了不同的變量噴霧系統(tǒng)，主要通過改變泵和閥的流量從而實現(xiàn)噴頭流量的變化。

張可兒[19]設(shè)計了基于52 單片機的變量噴霧器，利用PWM 技術(shù)調(diào)節(jié)泵的工作頻率實現(xiàn)噴霧變化，但是該系統(tǒng)儲存量小，在實際生產(chǎn)中實時性不太好。張敏[20]從變量施藥系統(tǒng)入手，設(shè)計了基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變量噴霧供藥系統(tǒng)，通過調(diào)節(jié)流量調(diào)節(jié)閥的開度實現(xiàn)對其噴霧量大小的控制。實驗結(jié)果表明：誤差率為0.2072，采用BP 避免了采用模糊控制算法分級控制流量所帶來的流量輸出不精確的弊端，使得農(nóng)藥流量的智能控制更加適宜于在針對動態(tài)變化植物作業(yè)時的可變量精確供藥系統(tǒng)。

變量施藥目前應(yīng)用廣泛，但是也存在很多問題，很多變量施藥技術(shù)存在嚴(yán)重滯后問題，很多時候會受到來自自然界或系統(tǒng)本身的干擾，未來在這方多深入研究，特別是系統(tǒng)延時問題，以提高變量施藥質(zhì)量

3 果園施藥機器人自主移動技術(shù)和配套裝備

機械在移動過程很產(chǎn)生的顫抖和振動，嚴(yán)重影響施藥的效果，因此需要對其行走技術(shù)和配套裝備進(jìn)行研究。

3.1 機器人自主移動技術(shù)

3.1.1 導(dǎo)航技術(shù)

對于導(dǎo)航系統(tǒng)，主要有電磁式導(dǎo)航、衛(wèi)星導(dǎo)航、視覺導(dǎo)航、組合式導(dǎo)航，每種導(dǎo)航方式都有各自的優(yōu)勢。激光導(dǎo)航技術(shù)檢測距離長、精度高，受環(huán)境因素影響小，多用于移動機器人，可以在沒有光照的地方使用，而機器視覺導(dǎo)航必須在光照良好的環(huán)境中使用。

（1）電磁導(dǎo)航

中國農(nóng)業(yè)大學(xué)研制了我國第一臺電磁誘導(dǎo)式導(dǎo)航果園施藥機，在地下30m 處埋設(shè)電纜誘導(dǎo)，利用模糊算法完成自主導(dǎo)航。張賓[21]教授設(shè)計了一種電磁誘導(dǎo)式農(nóng)用噴霧機器人路徑導(dǎo)航系統(tǒng)，通過樣機進(jìn)行試驗，結(jié)果表明：機器人行走時的最小轉(zhuǎn)彎半徑為600 cm，機器人的行走速度在0.15～0.52 m/s的范圍內(nèi)，可以跟蹤誘導(dǎo)線行走，最大偏移距離為30cm。該設(shè)計最小轉(zhuǎn)彎半徑過大，行走速度過低，位置偏移量比較大，在果園作業(yè)時不利。張賓[11]等人采用PID 算法和PWM 直流電機利用試驗樣機試驗，結(jié)果表明：行駛速度12m/s，導(dǎo)航精度為90%，轉(zhuǎn)彎半徑0.5m，提過了作業(yè)速度，降低了最小轉(zhuǎn)彎半徑。

電磁導(dǎo)磁導(dǎo)航方式需要提前對線路進(jìn)行規(guī)劃設(shè)計，并埋設(shè)導(dǎo)航線，，在后續(xù)應(yīng)用中如果想要更改或者擴(kuò)充路線，就會變得十分麻煩。且導(dǎo)航線的埋設(shè)在一定程度上來說比較麻煩，固定線路的導(dǎo)航在智能化中略顯不足。因此現(xiàn)在這種導(dǎo)航方式使用比較少。

（2）GPS 導(dǎo)航（衛(wèi)星導(dǎo)航）

GPS 導(dǎo)航主要是利用已知位置的衛(wèi)星到用戶接收機之間的距離（偽距測量），進(jìn)行多方位的立體幾何運算進(jìn)行包括（偽距單點定位、載波相位定位、實時分差定位），來求得接收機具體的位置。張智剛[22]等在久保田插秧機上開發(fā)了基于GPS 和電子羅盤的導(dǎo)航控制系統(tǒng)，利用航向跟蹤實現(xiàn)路徑跟蹤，但是在果園生產(chǎn)中，果樹在成樹后比較高大，對GPD導(dǎo)航的屏蔽作用明顯，會影響其作業(yè)效果。

（3）視覺導(dǎo)航

圖像處理技術(shù)日益發(fā)展進(jìn)步且廣泛應(yīng)用，視覺處理機器人在農(nóng)業(yè)工程機械中的應(yīng)用越來越重要。視覺系統(tǒng)采集的圖像具有信息量大，圖像中包含的我們需要檢測的目標(biāo)信息相對全面等優(yōu)點。

聶森[23]等人利用HSV 色彩模型和最大類間方差法對果樹樹行特征進(jìn)行提取，同時使用H 變換對果樹樹行線進(jìn)行了擬合，并最終獲得了相鄰兩樹行的中線作為導(dǎo)航路徑，能夠有效地克服非果樹的干擾，但是對于光照和天氣有很嚴(yán)格的要求。國內(nèi)的學(xué)者安秋[24]關(guān)于解決機器視覺導(dǎo)航中的光照問題，首次提出顏色恒常性理論，圖像分割采用增強的方法是最大類間方差法，作物的中心線的提取采用優(yōu)化的Hough 變換，最后通過一系列坐標(biāo)轉(zhuǎn)換獲得導(dǎo)航參數(shù)，并自行設(shè)計了試驗方法，進(jìn)行了作物行跟蹤和地頭轉(zhuǎn)向試驗，試驗結(jié)果表明，該方法具有較高的可靠性，對于復(fù)雜性果園效果不佳。針對果園導(dǎo)航環(huán)境的復(fù)雜性，馮娟[25]提出了一種基于圖像處理的果園導(dǎo)航基準(zhǔn)線生成算法，采用二維Otsu 算法、二值化處理、二乘擬合法，提取邊界線上各行中心點生成果園導(dǎo)航基準(zhǔn)線，結(jié)果表明，該算法對噪聲的干擾有較強的魯棒性，使導(dǎo)航基準(zhǔn)線的生成準(zhǔn)確率高于90.7%，具有較好的實時性。機器視覺在外界自然環(huán)境下主要處理分散、復(fù)雜的自然物體，會影響視覺系統(tǒng)處理的效率。

（4）組合式導(dǎo)航

單一的導(dǎo)航模式不能夠完美解決果園導(dǎo)航問題，組合式導(dǎo)航不再選取單一角度，最大限度發(fā)揮其優(yōu)勢。吳東明[26]采用GPS 和機器視覺聯(lián)合定位系統(tǒng)，使得定位誤差不超過0.1m，大大提高了定位精度，只是試驗還處于試驗階段，需要進(jìn)一步研究。中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)者張漫[27]利用RTK-GPS、RTD-GPS和電子羅盤來獲取車輛的位置信息和航向信息。系統(tǒng)采用卡爾曼濾波對RTD-GPS 信息和電子羅盤信息進(jìn)行了融合，并對單一GPS 導(dǎo)航和兩種信息融合的導(dǎo)航方式通過計算權(quán)重值進(jìn)行了評估，最終發(fā)現(xiàn)GPS、電子羅盤融合系統(tǒng)和單一GPS 系統(tǒng)相比定位精度更高，穩(wěn)定性更好。Cho[28]等學(xué)者開發(fā)了基于機器視覺和超聲波傳感器的拖拉機導(dǎo)航系統(tǒng)，并利用模糊控制將傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，該系統(tǒng)被用于果園噴藥作業(yè)上。此外，Cho[29]等利用模糊控制理論將DGPS 和超聲波信號進(jìn)行了融合，開發(fā)出了一套果園導(dǎo)航移動機器人。

未來導(dǎo)航技術(shù)的研究熱點是機器視覺和組合式導(dǎo)航，特別是組合式的導(dǎo)航會避免了單個導(dǎo)航的弊端。

3.1.2 底盤平衡技術(shù)

機器人在移動過程中噴桿會抖動，影響了施藥機器人的作業(yè)效率，其中很重要的因素就是底盤平衡技術(shù)的落后。底盤平衡技術(shù)可以減輕地面不平度引起的車身晃動，保證機器人作業(yè)的穩(wěn)定性。20世紀(jì)60年代美國是世界上第一個研制出被動適應(yīng)式車身調(diào)平系統(tǒng)，采用電液式調(diào)平技術(shù)，通過控制電磁閥通斷以此控制車身平衡，但此系統(tǒng)靈敏度不高，精度低，受外界因素影響大。約翰迪爾4030 系列自走式噴霧機具備底盤空氣懸浮平衡系統(tǒng)，該平衡系統(tǒng)是在4 個輪胎處安裝懸掛裝置，通過空氣閥來調(diào)節(jié)氣囊內(nèi)的空氣體積，始終保持機器有更平穩(wěn)的噴藥作業(yè)狀態(tài)和牽引水平，氣動技術(shù)使得系統(tǒng)不穩(wěn)定，有沖擊的問題，承載量比較小。液壓減震懸浮系統(tǒng)通過縱向和橫向推力桿，保證液壓缸在伸長或縮短時，車轎與車架之問只有豎直方向位移，而無前后和左右方向位移，從而保證噴桿升高和速度變化時系統(tǒng)的穩(wěn)定[30]。

3.2 機器人底盤裝置

機器人底盤行走裝置有輪式、履帶式、足式和組合式，它們各有各的特點，雙足式機器人幾乎可以適應(yīng)各種復(fù)雜地形，能夠跨越障礙，缺點是行進(jìn)速度較低，且由于重心原因容易側(cè)翻、不穩(wěn)定，所以很少采用。組合式底盤機構(gòu)的機器人能夠融合兩種或多種底盤結(jié)構(gòu)的特點，克服單一方式的缺點。國內(nèi)對于組合式果園研究比較少，未來果園底盤的研究熱點將會是組合式底盤。東北林業(yè)大學(xué)孫雪[31]副教授等人設(shè)計了一種新型果園噴藥機器人，該機設(shè)計了輪子-履帶復(fù)合式行走機構(gòu)，減少對地面土壤的碾壓，實現(xiàn)了靈活轉(zhuǎn)彎和翻越障礙等功能，針對不同的路況擺臂可做出相應(yīng)的移動姿勢。如圖4所示，機器人裝有的噴霧升降平臺可根據(jù)果樹特征適時調(diào)整噴霧，對地面的附著力和強大的牽引力，對于復(fù)雜地形具有很好的作業(yè)能力。

如圖5所示朱學(xué)才[32]通過對復(fù)合履帶式機器人底盤運動分析，計算出了機器人底盤在快速運動時的加速阻力、爬坡時的阻力、擺桿的驅(qū)動力矩，找到了機器人底盤的越障能力和驅(qū)動力的關(guān)系，得到了機器人底盤爬坡的最大坡度角。

4 發(fā)展趨勢

通過對國內(nèi)外果園噴霧機器人研究進(jìn)展進(jìn)行梳理分析，總結(jié)了以下幾點發(fā)展趨勢。

4.1 圖像識別技術(shù)

越來越的圖像識別技術(shù)被運用到農(nóng)業(yè)上，更過的是圖像處理技術(shù)在精度、信息量靈活性以及再現(xiàn)性上都存在著不可替代的優(yōu)勢。但是現(xiàn)在圖像識別技術(shù)大多處理的信息為二維信息，而且對于果園枝繁葉葉茂會導(dǎo)致樹葉重疊、光照等自然因素的干擾，使得圖像技術(shù)在實際運用中效果差強人意。未來圖像識別技術(shù)研究熱點在于將深度學(xué)習(xí)和機器學(xué)習(xí)等技術(shù)相結(jié)合[33]、三維成像視覺技術(shù)[34]，此舉是提高作業(yè)效率的關(guān)鍵。

4.2 穩(wěn)定的移動端操作平臺

隨著智能化、信息化的興起，國內(nèi)外涌現(xiàn)很多操作系統(tǒng)，但是沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，存在接口不融合問題，為了實現(xiàn)穩(wěn)定操作和高度融合，要盡快搭建一個公開、開放的統(tǒng)一操作系統(tǒng)平臺，建立我國成熟穩(wěn)定安全的移動端操作平臺。

4.3 多模式識別

國內(nèi)外很多學(xué)者對果園病蟲害和路徑識別技術(shù)研究很多，也取得了很多成果，但是大部分識別技術(shù)都是功能單一，很多還處于理論研究階段。為了適應(yīng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展，必須研究多模式研究，多模式識別技術(shù)融合使得優(yōu)勢互補，從而準(zhǔn)確、快速、靈敏的辨識。

4.4 多傳感器融合

新時代下，我國對農(nóng)業(yè)機械化需求不斷增大，同時面臨農(nóng)業(yè)環(huán)境復(fù)雜而且多變局面，單個角度或者單一傳感器技術(shù)已經(jīng)不能夠滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對精度、靈敏度等指標(biāo)的要求。未來要解決精準(zhǔn)化問題，必須從多角度、多技術(shù)研究開展融合，最大限度發(fā)揮傳感器的優(yōu)良性能，為智能化機器的實現(xiàn)提供基礎(chǔ)。

4.5 農(nóng)藝和農(nóng)機相結(jié)合

我國果園地理差異大，種植品種差別明顯，種植模式不同，因而果園的株距、行距、密度等千差萬別。果園施藥機器人不能夠完全與現(xiàn)在的種植模式相適應(yīng)，限制了機械的作業(yè)效果和潛力。為了進(jìn)一步挖掘果園施藥機械的作業(yè)潛能，提高噴霧效果，相關(guān)部門要建立標(biāo)準(zhǔn)化種植模式，為實現(xiàn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化、信息化、智能化奠定基礎(chǔ)。

5 結(jié)束語

本文通過梳理國內(nèi)外果園噴霧機器人的研究現(xiàn)狀，有助于把握我國果園機器人的發(fā)展方向。發(fā)展我國果園施藥機器人時，要借鑒國外的成功技術(shù)和經(jīng)驗，立足我國果園的實際情況，依托我國產(chǎn)學(xué)研技術(shù)體系，突破技術(shù)瓶頸，研制適合我國果園的施藥機器人。隨著我國職業(yè)農(nóng)民計劃的興起，我國農(nóng)民專業(yè)化程度不斷提高，對果園的管理更加科學(xué)，同時對果園噴霧機器人也提出更高的要求。