許多不同的技術將使機器人技術向農業領域過渡。有些技術需要專門為農業開發，而其他領域已經開發的技術可以適應農業領域，例如，自動化車輛、人工智能和機器視覺。在這里我們會簡要回顧從硬件到軟件、多機器人系統和人類機器人系統的各種使能技術的現狀、機會和益處。

機器人平臺

農業平臺可以分為特定于領域（設計用于在預定義的領域中對給定作物執行特定任務）和特定于任務（設計用于在不同領域執行多個任務）的機器人和通用平臺。兩者都可能扮演重要角色。由于農場通常有與眾不同的基礎設施，早期的機器人只能在一個特定的農場上操作，而且只能在有限的范圍內跨不同的農場工作。

與當前的農用車輛類似，我們可能會看到適應特定任務的機器人的組合，以及能夠執行多種不同任務的多用途機器人的出現，類似于現代拖拉機的無數使用案例。一個常見的挑戰是，目前對于現實世界的條件，如泥漿、雨、霧、低溫和高溫，大多數機器人平臺都不夠穩健。例如，目前大多數的機械手都不具備處理溫室濕度的能力。

機電一體化和電子產品

快速還原技術和低成本處理器的發展導致3D打印和“創客”技術的使用激增，提高了低成本機器人平臺在各種應用中的潛力。嵌入式軟件的使用，使高度可配置和特定于應用程序的平臺成為可能，這些平臺可以使用通用的硬件模塊并適應各種角色。

雖然這類方法已廣泛應用于無人機和小型機器人，但在更大范圍內，機器人技術在農業食品領域仍有很大的發展空間。從原型遷移到成熟的商業平臺需要解決的問題包括穩健性和可靠性、電源管理（在某些情況下，平臺需要能夠全天候長時間運行）、可用性（平臺必須能夠被非專業人員有效使用）、維護（例如自我診斷）以及與移動通信的集成。

進一步的挑戰包括更好地描述與這些機器人相關的土壤的機械特性，能夠在惡劣天氣下操作的加固平臺，實時傳感和控制算法，以使運動策略適應不斷變化的環境，以及與其他性能共同設計運動方式。例如，農作物/水果收集是如何影響機器人移動的？我們需要什么樣的運動能力才能有效地感知農作物？

運動方式

農業機器人需要在充滿挑戰的動態和半結構化環境中移動。地面機器人需要在不平坦、不均勻、泥濘的土壤上行走，而飛行器需要在不同的天氣條件下長時間運行。目前的農業機器人主要是通過借用其他部門的技術（如無人駕駛飛機）或作為現有平臺（如自主產業者）的附件來設計的。因此，它們可能沒有針對其任務進行充分優化，或者可能保留了現有平臺的一些限制。

無人機可以使用多旋翼或固定翼平臺飛行（前者具有精確的位置，后者具有延長的飛行時間），而地面平臺需要能夠在溫室中的鐵軌和混凝土地板上、多通道中的礫石或草地上以及露天場地中極其泥濘和困難的地形上移動。

因此，我們將看到各種各樣的機器人以不同的方式發展起來。與拖拉機相比，這些機器人重量極輕，但由于機器人（或自主拖拉機）要執行更多的能源需求任務，機器人的尺寸和重量也會增加。今天，大多數農業機器人依靠電池和電動機運行。

未來的發展將取決于電池技術的發展，但在可預見的未來，我們可能會看到電動和內燃機在這一領域的發展。任何機器人平臺的一個關鍵方面是重量和運動系統對地面和作物的影響，因此使用了不同的平臺，包括履帶式和多輪機器人。

平臺還取決于所需的任務，例如，重型作物收割（如大量可耕地或塊根蔬菜）需要比軟水果采摘更重的平臺。腿式機器人有潛力最小化它們的足跡，同時最大化運動的靈活性（例如側向移動或在作物之間的狹窄空間內移動等）。它們的靈活性，加上攜帶專業的傳感器，將有助于釋放精準農業的全部潛力。

操縱器

未來農業的一系列任務將需要機械手，取代靈巧的人工勞動，降低成本和提高質量，或者比目前更大的機械如屠宰收割機，其能更有選擇性地進行操作。這方面的工作正在進行中，軟抓具用于選擇性收獲蘑菇、甜椒、番茄、覆盆子和草莓的實驗工作。其他應用，如花椰菜收獲可以用切割工具來完成，但也需要溫和地處理和儲存采摘的作物。在開闊的土地上，對于受保護的作物，有一些與收割互補的任務，機械手也可以發揮重要作用。這包括機械除草、精確噴灑和其他形式的檢查和處理。在食品處理應用中，如大型自動化倉庫，自動化程度的提高也需要機械手。

感覺和知覺系統

自動機器人系統中傳感器系統的集成，為新的測量提供了潛在可能，否則這些測量是無法獲得的。例如，目前的工作是通過應用宇宙射線傳感器，來解決移動機器人對大量水分的大范圍實地測繪。基于衛星或無人駕駛飛機的遙感能力的重大進步為以前所未有的時間和空間分辨率監測作物生長狀況提供了機會，同時成本低廉。農民可以免費獲得許多開源衛星數據集（例如來自歐洲航天局的數據）。

機器人平臺還提供了利用地理標記和采樣傳感器的即時結果（如激光誘導擊穿光譜）對土壤進行鑒定，或以系統和無污染的方式安全收集樣本供以后分析。使用小型機器人和車載安全收集系統，將進一步提高使用機器人土地管理系統的監管效率和可靠性。

本土化繪圖

隨著實時運動學（RTK）的部署，全球定位系統導航在農業中的應用變得幾乎無處不在，實時運動學允許拖拉機和聯合收割機等大型農業機械的自動定位精確到厘米。最近，僅使用全球定位系統信號數據處理的方法已經顯示出在不需要額外無線電信標的情況下提供同等精度的前景。準確的定位數據并不局限于使用GPS的無人駕駛車輛，根據所需的速度和精度，可以使用視覺基準標記或光學、聲學、無線電信標來提供精確的定位系統。

為了確保機器人車輛的安全運行，在現場檢測物體和風險時也需要傳感器信息。為了盡量減少對作物的損害，在許多應用中，在許多應用中，相對定位和導航的準確性比RTK 、GPS提供的絕對導航和位置的準確性更重要，以盡量減少對農作物的損害。例如，希望駕駛機器人車輛以厘米的精度跟隨作物線或跟隨先前拖拉機操作留下的軌跡。基于全球定位系統、慣性導航系統、激光雷達、視覺等組合的多模態系統在提供精確和魯棒的解決方案方面具有進一步的潛力，而不需要信標等現場基礎設施。

例如，人們希望駕駛機器人車輛以厘米的精度沿著作物線行駛，或沿著以前拖拉機作業留下的軌跡行駛。基于GPS、INS、激光雷達、視覺等組合的多模態系統在提供精確和穩健的解決方案方面有提升空間，而不需要信標等現場基礎設施。通過使用RTK全球定位系統被動記錄種子和雜草的地理空間位置，已經進行了幾次嘗試來利用種子和雜草測繪概念。農業機器人可以進一步裝備模式分類技術，利用計算機視覺預測不同雜草的密度和種類。其他方法側重于無人機［28］捕獲的多光譜圖像中密集的語義雜草分類。

隨著先進視覺系統（包括深度感知、激光雷達等掃描傳感器以及用于決策和分類的人工智能）的加入，精度的概念可以提升到另一個層次。地面機器人提供的精確控制激光雷達等掃描傳感器位置的能力，通過使用同步定位和制圖（SLAM）技術將精確定位數據與測距儀掃描相結合，為恢復整個作物的定量生物量估計值，以及相關表型數據（如生長率和形態學）開辟了可能性。

同樣，機器人傳感平臺提供了對昆蟲害蟲或傳粉昆蟲運動、及其物種形成進行大面積分析的潛力，單獨使用3D麥克風或與光反向散射測量相結合，以實現特征飛行軌跡的日光測量。可以為疾病、害蟲或雜草建立專題地圖，從而實現可變速率處理，這是精準農業的一個關鍵概念。

作物監測

陸地和空中平臺的使用，可以用數據融合和SLAM技術將第三維精確地添加到作物管理中。這可以與虛擬現實或增強現實（VR/AR）系統相結合，為單個工廠規模提供監控和干預的可能性。

長期數據收集將進一步使作物建模成為可能，例如，跟蹤作物冠層的發展，從而改進對未來生長模式的預測。這種地面和空中機器人平臺為實現局部極高信噪比、高分辨率感測提供了額外的前景，而這種高分辨率感測可能無法通過被動遠程（衛星）或半遠程（旋轉翼或固定翼無人機）感測技術來實現。從最簡單的層面來說，這些機器人平臺提供了提取非常接近（10毫米以內）反射和透射的潛力。

多光譜成像（MSI）數據有助于彌補由于單個作物組織的表面拓撲結構和方向而導致的錯誤測量。在更高級別的水平上，使用機器人操縱器來定位農作物或牲畜周圍的傳感器，可以通過施加人工刺激來測試和檢查反應。例如，通過在作物組織的特定區域應用聚焦光束，接著調節光譜和強度，有可能在植物的特定部分（例如莖、幼葉、衰老的老葉等）內驅動光化學。

通過這種方式，可以從植物中獲得比單獨使用被動固定成像探測器所能獲得的更多的表型信息。同樣，水果、蔬菜和肉類中的細胞結構和排列也可以用高分辨率進行無損檢測，如繪制水果的皮下損傷或肉類的脂肪比例。通過將MSI數據與其他數據源進行融合，可以對作物的養分和水分脅迫進行評估。將這些評估與作物生長模型相結合，可以更好地預測產量和損失，從而改進農業管理和更好的食品供應鏈管理。

機器人視覺

機器視覺方法，為實現食品生產中機器人系統的自主性提供了重要的機會。基于視覺的作物監測任務包括表型、將待收割的單個作物進行分類以及質量分析，例如檢測疾病的發作，所有這些都具有高通量數據。視覺系統也需要對水果、植物、牲畜、人等對象進行檢測、分割、分類和跟蹤，對農作物和雜草進行語義分割等，使現場的機器人系統能夠進行場景分析（理解“是什么”“在哪里”“什么時候”）和安全操作。

應用于農業的機器人視覺需要對光照、天氣條件、圖像背景和物體外觀的變化具有穩健性，例如當植物生長時，同時要確保足夠的精度和實時性能，以支持機器人系統的車載決策和視覺引導控制。需要有效的視覺方法，集成次優視圖規劃，以確保所有相關信息可用于機器人決策和控制，例如當作物的果實或可收割部分被葉子或雜草遮擋時。基于3D點云分析的方法，例如從立體圖像或RGB-D相機獲得的方法，給機器人在具有挑戰性的農業環境中實現穩健的感知帶來了希望。

機器視覺已經在動物監測方面產生了早期影響，例如用于豬、牛和家禽的體重估計、身體狀況監測和疾病檢測。個體動物識別，例如使用適應于人類面部生物測定學工作的面部識別技術，將允許對個體動物進行更有針對性的精確護理和及時干預，從而確保它們的健康，并優化農場生產。

機器人視覺通常緊密依賴于從真實世界的數據資料進行機器學習，深度神經網絡等方法獲得了牽引力，進一步提高了機器人通過從大數據中學習來共享知識的可能性。利用神經網絡系統作為牽引力，并進一步提高機器人通過從大數據中學習來分享知識的可能性。

機器人農業中機器人視覺和機器感知的一個公開挑戰是實現開放式學習，提高適應季節變化、新出現的病蟲害、新作物品種等的能力。大多數現有工作只考慮機器人視覺系統部署前的初始訓練階段，而不考慮在長期運行過程中學習模型的持續適應。開發用于農業機器人視覺系統的“地面真實感”和半監督學習的用戶界面，也是一個開放性挑戰。