《农业机器人具身感知与认知关键技术》

• 来源专题：农机装备
• 编译者： 江浩
• 发布时间：2025-11-04
• 原文来源：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxNDUyNjQ3OQ==&mid=2247499820&idx=1&sn=066fb33fd911284d7877960fa9d1a3f1

农业环境具有高度的动态性和不确定性，包括多样化的作物品种、复杂的植物生长状态、不规则的地形地貌以及多变的光照条件等，这些特征对农业机器人的感知能力提出了极高的要求。传统的静态感知方法难以应对如此复杂多变的环境，而具身智能的引入为解决这一难题提供了新的思路。本文从感知层次的不同维度展开深入分析，分别从对开放环境的场景理解、对作业目标的主动识别、对多源异构信息的有效整合3方面，阐述具身智能如何赋能农业机器人构建更加鲁棒、精准和自适应的感知认知能力。 在开放环境场景理解方面，农业机器人正经历从结构化环境向开放环境的范式转变。传统深度学习模型在开放农业环境的场景理解中存在显著局限性，如依赖大量人工标注的训练数据、任务特异性强、泛化能力有限以及知识孤岛等问题。视觉基础模型（Visual Foundation Model, VFM）通过在大规模多样化数据上的自监督预训练，学习到了具有强泛化性的通用视觉表征，具备优异的零样本推理能力。Segment Anything Model（SAM）作为VFM的重要突破，通过1100万图像和11亿掩码的大规模预训练，实现了通用的零样本分割能力，能够动态调整分割策略以适应不同的作业需求，显著降低了在新环境中的部署门槛。 在作业目标主动感知方面，作物生长环境中普遍存在交叉遮挡现象，这不仅影响视觉感知的准确性，还构成了机器人到达目标路径上的物理障碍。现有研究多采用包含遮挡状态的数据扩充训练集和利用先验知识进行重建与补全两类方法来缓解这一问题。主动感知被认为是解决此类问题的潜在方向，通过不断探索、获取新视角信息，机器人可逐步感知受遮挡或不确定的目标。GAO等根据遮挡条件将苹果分为4类，便于后续采摘；WU等使用YOLO v4识别模型，用背景透明的真实叶片图像随机覆盖在苹果图像上构成叶片遮挡果实，然后利用插图数据扩充方法对原始数据集进行批量扩充。 总体而言，具身智能通过视觉基础模型和主动感知策略，为农业机器人在开放环境下的场景理解和作业目标识别提供了强有力的技术支持，显著提升了其感知认知的鲁棒性、精准度和自适应性。