供应智能采摘机器人产品介绍

智能采摘机器人在作业对象识别和定位、导航和路径规划、作业对象的分选与监测等前沿方向上，要以开放创新的理念开发和应用新技术，促进具有多环境适应性的智能农业机器人的研发。在技术上，随着云计算、大数据和人工智能等新一代信息技术与农业技术的深度融合，农业机器人作为新一代智能化农业机械将突破瓶颈并得到广泛应用。同时，未来农牧机器人新技术研究包括深度学习、新材料、人机共融、触觉反馈等技术，都值得全世界人类进行探索。深度学习提高农业机器人感知和决策能力，如感知包括表型特征识别、场景识别定位、作物病害识别。决策包括运动路径优化、作业姿态优化、作业次序优化。触觉反馈控制要增强农业机器人感知和执行能力，如能力反馈的感知与执行能力。新材料可以改善农业机器人执行能力，人机共融是未来农业发展重要的一环，可提高作业效率，人机共融技术减少了研发成本，由机器人预测人的意图配合完成工作。建立更加庞大的、宏观的、虚拟的、战略性的农业机器人系统，实现无人农场，这才是农业大数据的本质内涵。可以通过远程控制和监控系统进行实时操作和管理，提高了农场主对采摘过程的掌控能力。供应智能采摘机器人产品介绍

在农业的现实生活中，目前大面积商业化的智慧农业产品只有两个：一是无人机，二是自动驾驶拖拉机。这两样东西听上去蛮厉害的，但似乎和机器人相比，还是少了点什么。如果农业机器人能够大范围的进行使用的话，就能解决很大一部分劳动力紧张和人工成本高昂的问题。设施园艺机器人主要运用于番茄种植，这个系统几乎覆盖了番茄种植过程中的所有生产流程。从运输、喷药、授粉、巡检、采摘，几乎每个流程都实现了少人化作业，据林森介绍，这个项目已经在山东寿光智慧农业科技园进行了广泛应用。尽管现场的机器人看上去行动比较缓慢，有一点笨笨的，但其实这只是为了现场的安全而特意减慢了速度。实际上，在无人环境中应用的机器人采摘速度会更快，基本能达到2—3秒左右一次，同时也能实现多机器人的协作作业供应智能采摘机器人产品介绍智能采摘机器人可以在不同的天气条件下工作。

智能采摘机器人通过机器人自带的视觉系统，自动采集田间图像信息，通过云平台交互图像，为机器深度学习和训练提供数据支撑，学习完成后再由云平台将训练后的程序传给机器人，指导机器人实现自动避障、自动路径规划和拟人化采摘，不断循环训练，使机器人变得更加聪明，为水果和蔬菜等高附加值农业提供代人工解决方案。基于模块化设计，在非采摘季，科研通过更换功能夹爪，实施精细授粉、精细除草除虫等工作，为杂草控制，病虫害预警以及减少化肥和农药使用量有巨大的作用。同时可以完成如下功能：现场的空气的温度、湿度、气压等气象参数；土壤的湿度等参数；果实和蔬菜的成熟度、数量、重量等参数；这些参数为机器人进行采摘提供参考，同时将数据传送到云平台，提供给农业部、农业公司等进行数据统计、计算使用，并通过人工智能将数据进行后台的数据分析与整理，与水果、蔬菜的数据进行分析，为优化农业生产效率，病害虫害预测预警提供数据支撑。目标客户为规模化种植园、农业观光农场、农业设备租赁公司、科研院所和大学等。本产品生命周期受自动化行业影响，随着人工智能水平的不断提高，本采摘机器人系统会不断得到提高与完善。

      智能采摘机器人作业时，上下两指同时合拢，当两指接触到番茄穗所在主枝干后，限位开关发出信号，气缸驱动的上下两指并拢夹住并切断果穗，而后推板接触果穗，以防止果穗在运输过程中的抖动。试验表明末端执行器的采摘成功率约为50％，原因是末端执行器难以稳定进入枝叶间夹住主穗轴、气压不足以产生足够夹持力和果实掉落。成穗采摘方式无法适应同一果穗上番茄成熟期的差异，其适用性依赖于番茄新品种和新栽培技术的进展以及特定的市场需求。智能采摘机器人可以通过传感器来检测农作物的成熟度。

农业机器人是一种以农产品为操作对象的智能采摘机器人，它兼有人类部分信息感知和肢体行动功能，是综合了多种学科交叉的可重复编程的柔性自动化或半自动化设备。农业机器人能够逐步代替人力，不断帮助农业生产降低劳动强度，同时提高劳动效率，帮助解决目前许多国家面对的劳动力稀缺难题。农业机器越来越受到农业人口较少的发达国家的重视，也成为国际农业装备产业技术竞争的焦点之一。相对而言，我国与发达国家水平差距明显，如农牧业工艺与机械设备结合的不够紧密，国内稳定性、故障率、易用性等指标不理想，生产成本较高，生产效率偏低，智能化程度不高，视觉算法的差距。但未来的农场一定将是无人农场，将会需要大量的农业机器人，国内很多研究机构和企业也在探讨无人农场，也建设了无人农场的示范。虽然我国对机器人的研究起步相对较晚，但产业发展迅速，同时政策上支持力度不小，工业和信息化部、发改委、财政部于早前就曾联合发布《机器人产业发展规划（2016—2020年）》，为农业机器人的进一步发展提供了新机遇。据分析称，农业机器人目前已成为世界热点，2017-2021年期间，人工智能在农业中应用的年复合增长率为，预计2020年为111亿美元。因此。智能采摘机器人可以通过云端技术实现远程控制。供应智能采摘机器人产品介绍

智能采摘机器人可以通过机器人手臂旋转来实现多方向采摘。供应智能采摘机器人产品介绍

在作业对象识别和定位算法优化方面，各国的主要研究对番茄、甜椒、苹果、柑橘和荔枝等蔬果及杂草和作物病害等的识别，而中国在这一方向上的研究产出相对较多。导航和路径规划算法优化方面，日本和西班牙的相关研究则更加超前。美国在作业对象的分选与监测研究上产出相对较多，研究重点包括果实分选及水产养殖监测和牛奶产量与风险监测等。5.结语全球农业生产的集约化和规模化进程不断加快，但无疑随着人口的稳定和下降趋势，世界农业劳动力一定会不断减少，但各国对农业机器人的需求将持续加大。由于农业环境和作业对象的复杂性、多变性和非结构性，目前可以看到，农业机器人研发难度大，相关作业效果有待提高。虽然中国农业机器人包括智能采摘机器人研究产出规模超过美国，但被引频次能在一定程度上反映论文的质量和影响力，高被引论文的研究内容在一定程度上可以反映该领域的研究前沿。从论文内容中进行判断，我们可以很好确定出相关的前沿方向。例如对检索到的与农业机器人相关的SCI论文进行筛选、判读，可以看出，研究主题目前聚集在3个前沿方向，分别在作业对象识别和定位算法优化，导航和路径规划算法优化，以及对作业（农业生产）对象的分选与监测研究。供应智能采摘机器人产品介绍