农业智能机器人集成了先进的传感技术、环境建模算法、规划导航算法、自动控制技术、柔性执行器技术等机器人领域的前沿技术和关键理论，成为机器人技术发展的重要分支。农业机器人按用途分类，包括种植农业机器人、畜牧农业机器人、农产品检验加工农业机器人等。另一方面，由于这几类机器人具有鲜明的应用背景特征，其相应的产业化进程也会逐步普及。农业机器人在畜牧业领域已经成功产业化，世界各地农场的挤奶机器人就是典型代表。目前，对农业机器人的研究主要集中在机器人规划与导航技术领域，包括两个部分，一是农业机器人地面移动平台的导航与控制技术，二是农业机器人操作机构的动作规划技术。

地面移动平台的导航与控制技术一直是世界机器人研究领域的热点问题，特别是在非结构化环境下，更是制约机器人导航技术发展的瓶颈。通常导航控制是一个多传感器信息融合和处理的过程，即从各种传感器(包括机器人的位姿传感器和探测周围环境的主动探测传感器等)获得的数据。)进行分析，然后根据任务要求控制机器人的下一步动作。农业环境是典型的非结构化环境：地面不平、枝叶生长方向不规则、作业对象位置随机、作业环境多样等因素大大增加了导航的难度。

机构的动作规划技术，工业领域中机械手的控制技术，已经发展到了非常成熟的阶段，尤其是通过示教方法训练出来的机械手，能够满足操作速度要求，达到非常高的操作精度。然而，在农业领域，教学方法很难发挥作用。由于教学方式的使用，要求工作环境简单稳定，而农业工作环境复杂多变，仅靠教学型的开环控制是无法完成任务的。现有的农业机器人作业机构规划技术都需要结合主动探测传感器的信息实时修正规划方案，以逐步实现目标和任务。农业环境的复杂性和多样性对农业机器人的规划和导航技术提出了更高的要求。在未来的规划导航技术研究中，利用机器视觉获取环境信息将是规划导航的重要依据。如何充分利用视觉信息，形成一个便于规划和导航算法使用的抽象环境模型，将成为农业机器人研究的热点问题。

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