苗中华等：具身智能农业机器人关键技术与发展趋势|机器人_新浪财经

（来源：智慧农业期刊）

具身智能农业机器人关键技术与发展趋势

苗中华 1，朱子煜 1，张伟 1，薛振锋 1，孙腾 1，张异凡 1，谢涛 1，何创新 1，李楠 1，苑进 2 ，赵春江 3 ，刘成良 4

（1.上海大学机电工程与自动化学院，上海 200444；2.山东农业大学机电工程学院，泰安 271018； 3.北京农林科学院，北京 100097；4.上海交通大学机械与动力工程学院，上海 200072）

摘要：全球农业智能化转型背景下，传统农业机器人面临非结构化环境、作业对象不确定性及控制参数时变等技术瓶颈，导致农业机器人实用效果差，产业化落地困难。具身智能作为实现通用人工智能的关键路径，为突破上述瓶颈提供了新范式。本文系统阐述具身智能理论驱动的农业机器人技术体系与发展路径，创新性构建“感知-决策-模拟-进化-诊断”五位一体研究框架。具体而言：具身感知聚焦开放环境场景理解、作业目标主动感知及多模态融合感知；具身决策涵盖端到端导航、大模型驱动的机械臂操作及多机协同算法；具身模拟着力于高保真场景重建、生成及虚实迁移技术；具身进化整合无监督学习、强化学习及模仿学习机制；具身诊断构建作业状态监测与质量评估体系。最后，展望未来发展方向，为农业 4.0 时代的农业机器人智能化升级提供理论支撑与技术路线。

关键词：农业机器人；具身智能；基础模型；大语言模型；多模态感知；强化学习

图 1 近年来具身智能领域的代表性成果

Fig.1 Representative achievements in the field of embodied intelligence in recent years

图 2 具身智能农业机器人研究范式

Fig.2 Research paradigm for embodied intelligent agricultural robots

图 3 农业作物不同程度受遮挡示例

Fig.3 Examples of Agricultural Crops with Varying Degrees of Occlusion

图 4 基于启发式的主动感知方法

Fig.4 Heuristic-based active perception method

图 5 动态调整相机视角实现主动感知

Fig.5 Active perception through Dynamic Camera Viewpoint Adjustment

图 6 三种多模态信息融合架构

Fig.6 Three multimodal information fusion architectures

图 7 特征级别融合示意图

Fig.7 Feature level fusion schematic diagram

图 8 端到端导航架构图

Fig.8 End to end navigation architecture diagram

图 9 基于模仿学习的农业机器人应用示例

Fig.9 Application examples of agricultural robots based on imitation learning

图 10 基于视觉-语言模型的导航应用示例

Fig.10 Example of vision language model based navigation application

图 11 LLM 与经典任务规划相结合示例

Fig.11 Example of combining LLM with classic task planning

图 12 基于点云的触觉表示方法

Fig.12 A tactile representation method based on point cloud

图 13 智慧农业多机器人任务分配与调度示意图

Fig.13 Schematic diagram of task allocation and scheduling for multiple robots in smart agriculture

图 14 具身模拟与生成的技术路线

Fig.14 Technical roadmap for embodied simulation and generation

图 15 农业场景高保真场景重建流程

Fig.15 High fidelity scene reconstruction process for agricultural scenes

图 16 自监督学习原理图

Fig.16 Principle diagram of self supervised learning

图 17 农业机器人具身诊断与运维关键技术

Fig.17 Key technologies for body diagnosis and operation of agricultural robots

作者介绍

苗中华教授

苗中华，上海大学二级教授、博士生导师、教育部长江学者特聘教授、国家重点研发计划项目首席，国务院政府特殊津贴专家，上海大学机电工程与自动化学院副院长，上海市教委“智能自主系统跨域协同与决策”重点创新团队负责人，上海大学机械工程国家一流学科智能机器人方向带头人。从事智能装备与机器人技术研究（包括视觉感知、轨迹规划、决策控制以及多机协同等），在智能农机装备、农业机器人、水下机器人的自主作业控制以及多机协同作业等领域取得了系列成果。攻克了农机装备瞬态微弱信号感知、智能控制以及故障预警等关键技术，实现了机器人多信息融合建图、高精度定位与导航、主动深度感知、精准快速操作等，提出了多机协同作业的区域编队算法和分群一致性协议等，并进行了产业化应用或实验验证。主持国家重点研发计划项目、国家农业科技重大课题、国家重点研发计划课题、国家自然科学基金面上等国家级项目8项；主持上海市自然科学重大项目、基础研究重点项目、科技兴农重点项目等省部级项目10余项。发表SCI/EI论文180余篇。

本文转载自：《农业机械学报》知网首发文章“具身智能农业机器人关键技术与发展趋势”