农业机器人是现代农业发展的重要方向，已经成为全球农业装备技术竞争的战略高地。作为特种机器人技术的重要分支，农业机器人的核心结构包括信息感知系统、决策控制系统、作业执行机构和自主移动平台，经历了从半自动化到智能化的多个发展阶段。为了准确把握农业机器人的研究现状和发展方向，本研究阐述了农业机器人的概念、国内外发展政策及技术背景。农业管理机器人和采摘机器人是农业机器人领域的两大核心方向，管理机器人通过实时监测作物生长状况及环境条件，实现对生产管理操作的精准调控。采摘机器人则通过自主导航、智能识别和精准控制技术，自动执行作物采摘任务。本研究重点探讨了信息采集机器人、授粉机器人、除草机器人、植保机器人和打叶整枝机器人等管理类机器人，以及水果、蔬菜、花卉和茶叶等采摘机器人的前沿进展、技术瓶颈和关键突破方向。结合我国农业的具体需求和特点，深入分析了农业机器人的技术瓶颈和关键突破方向，包括精准信息感知和识别、实时数据处理与智能决策、自适应底盘路径规划与自主导航、作业执行机构设计与精准作业控制等。展望农业机器人将在作物管理、病虫害防治和采摘等领域实现广泛应用，加速迈向智能化、精准化和自主化阶段。依托先进技术解决农业生产中的挑战，推动农业劳动力优化、生产效率提升，成为智慧农业的关键支撑。

当前，蜂蜜生产主要依赖于个体养殖模式，规模小且分布零散。传统的蜂蜜采收涉及人工提取巢框，切割蜜蜡层和离心取蜜。这一过程不仅劳动强度大，还存在养蜂人被蜜蜂蜇伤的风险。此外，人工割蜡技术往往会导致蜜脾结构受损，且蜜蜡层去除效果不彻底。本研究设计一款蜂蜜自动化采收机器人，旨在避免人—蜂接触，实现巢框提取、蜡层去除等自动化蜂蜜采收作业。该机器人主要由行走装置、巢框操作装置、工业相机、蜡层熔化装置和控制器组成。基于图像识别技术实现蜂箱识别，控制器控制行走装置行进到蜂箱位置，并通过比较像素点进行行走装置位姿调矫正。设计基于磁力吸附的巢框操作装置，巢框操作装置最大吸力达到60.8 N，电磁铁通断电与十字滑台结合，实现蜂箱盖的开合与巢框的取放作业。为实现蜜蜡层温和去除，设计了蜡层熔化装置。热流实验首先确定其有效参数范围，进而在预设的30 s加热时间下，通过FLUENT/Mechanical流-固耦合仿真确定15 m/s的最佳气流速度和90 ℃的最佳熔化温度。田间试验结果：巢框的取放成功率高于85%，蜜蜡层熔化程度高于80%，且熔化后蜜脾的损伤程度低于30%。试验结果表明，蜜蜂自动化采收机器人整体结构可靠，可自动化完成巢框取放、蜜蜡层熔化等蜂蜜采收作业，蜡层熔化装置在最优参数设置下能有效熔化蜜蜡层，同时对蜜脾的损伤程度较低。本研究减轻了蜂农的劳动强度，有效避免了人—蜂接触的风险，而且改善了蜜蜡层的去除效果，对推动现代蜂业的进步具有重要指导意义。

针对果园复杂作业场景中植被异质性高、光照动态变化显著以及目标形态多样性等挑战，传统基于单任务学习的视觉感知模型因特征复用率低、计算冗余度高等问题，难以满足农业机器人实时环境感知需求。本研究提出一种面向果园场景的轻量化多任务联合感知框架AgriYOLOP，通过系统性地重构YOLOP网络架构，引入高效的主干网络，并添加增强的无锚检测技术以及增加了特征金字塔网络和路径聚合网络，并设计任务自适应的损失函数权重策略，实现树干检测、障碍物识别与可通行区域分割的并行化协同处理。在自主构建的果园数据集中进行验证，该数据集包含果园场景下4 765张分辨率为1 280像素×720像素的图像，涵盖不同季节、光照条件及植被生长阶段。试验结果表明，AgriYOLOP模型在目标检测任务中检测准确率、召回率以及mAP50分别达到92.7%、94.6%以及96.7%，在可行区域分割任务下召回率、F1分数以及mIoU达到98.3%、99.1%、98.1%，在NVIDIA RTX 4060平台下实现69f/s的实时推理速度，模型参数量仅14 M。对比结果表明，多任务协同学习架构能够显著提升特征共享效率，较单任务模型减少32.6%推理延迟，同时增强了对光照变化与季节特征的鲁棒性，有效地解决了农业机器人实时作业场景中目标检测精度与语义分割效率的协同优化难题。本研究为果园机器人自主导航提供了高精度、低延迟的实时感知解决方案。

我国畜禽养殖量常年居于世界前列，不仅养殖种类齐全，且产业链与相关配套完整，在农业产业中占有举足轻重的地位。近年来，由于规模化养殖的快速发展以及动物疫病流行、劳动力短缺等因素，养殖产业对智能化、无人化的养殖设备提出了更高的需求。其中，养殖机器人作为实现智慧化养殖的重要载体，可有效替代或协助人类完成部分工作，且对于提升动物福利、提高生产效率、减少污染浪费等方面具有重大意义和广阔前景。本研究综述了图像识别、深度学习、强化学习、自主导航等智能技术及热红外相机、深度相机、激光雷达等关键零部件在养殖机器人上的应用，并介绍了其可实现的例如动物生理信息检测、行为姿态识别、环境监测调控、饲料蛋奶管理等多种功能。此外，由于我国自动化养殖产业起步较晚，目前与发达国家仍存在一定差距，因此，本研究亦针对目前国内外智能化养殖机器人的产业现状和方向进行了介绍，并探讨了其背后发展历程、市场前景和政策支撑。本研究还展望了未来智能养殖行业的发展，指出了当前技术在经济性、稳定性、动物接受度等方面存在的挑战，并提出了未来可能的前进方向和改进目标，旨在为相关研究人员进一步推动技术革新和产业应用提供参考。

目前水果采摘存在劳动力短缺、采摘效率低和作业环境复杂等问题，亟须发展具备高精度感知与自主作业能力的智能化采摘装备，以全面提升果实采摘的效率和质量。传感器技术在水果采摘机器人中的应用包括路径规划、果实识别、定位及抓取控制等关键任务环节。针对非结构化果园环境，视觉、触觉与激光传感器的协同应用可实现目标识别、位置感知与避障控制，显著提升了采摘机器人对复杂环境的适应能力与作业精度，但是现有传感器仍然存在一些技术短板，如视觉传感器易受阳光干扰、枝叶遮挡和果实密集分布等因素影响，导致目标检测困难；触觉传感器易受温湿度影响，难以量化复杂的力学反馈，因而细微抓取力控制困难；由于非结构化环境下的路径优化困难，且激光传感器成本高昂，限制了其大规模应用。同时，单一传感器存在感知维度单一、环境适应性不足和果实特征感知不足等局限，难以适应非结构化果园环境。为此，针对多传感器融合技术面临的数据异构性、时序同步性和计算复杂性等挑战，对传感器技术在水果采摘机器人的未来应用进行了展望，指出融合红外、紫外等多波段成像技术和高动态范围（high dynamic range imaging，HDR）成像技术，柔性电子皮肤结合仿生结构设计的多传感器融合技术有望得到广泛应用。

为提高智能贝类播苗设备离散元仿真参数的准确性，本研究首次系统标定了移滩规格四角蛤蜊贝苗与接触材料（EVA、不锈钢板）及贝苗间的接触参数。通过物理特性试验与离散元相结合的方法对贝苗接触参数进行标定。利用三维扫描仪逆向工程技术获取贝苗轮廓，基于Hertz-Mindlin无滑移接触模型建立贝苗颗粒模型。分别采用自由下落碰撞法、倾斜平面滑动法、固定斜面滚动法对贝苗与接触材料（EVA、不锈钢板）间接触参数进行标定，结果表明：贝苗与EVA间碰撞恢复系数、静摩擦系数、滚动摩擦系数分别为0.339、0.538、0.205；贝苗与不锈钢板间碰撞恢复系数、静摩擦系数、滚动摩擦系数分别为0.128、0.323、0.177。通过悬挂碰撞法与MXZ-1型摩擦系数仪测定贝苗间接触参数。以贝苗与贝苗间接触参数为试验因素，以实测堆积角与仿真堆积角相对误差为指标，进行三因素三水平正交试验，以最小相对误差为优化目标，对试验数据寻优分析得到：贝苗与贝苗间碰撞恢复系数、静摩擦系数、滚动摩擦系数分别为0.170、0.620、0.313。通过提升圆筒法对标定结果进行验证试验，结果表明：仿真堆积角与实测堆积角相对误差为3.6%，证明标定结果真实可靠。本研究填补了移滩四角蛤蜊贝苗离散元参数标定的空白，为智能播苗设备的料仓倾角、落料口位置和叶轮盘等关键部件优化提供了理论依据。

为提高采收时不同部位烟叶成熟度识别准确率，本研究系统收集上、中、下部3个部位烟叶的欠熟、适熟、过熟图像，提出一种基于深度学习的改进VGG-16的烟叶成熟度识别方法。该方法使用迁移学习预训练VGG-16模型作为基础模型，并对其进行微调、卷积层特征融合，以提升模型在烟叶成熟度识别任务上的性能，冻结卷积层及后续层的微调、添加BN层和使用Adam优化器，进一步提高了训练效率、避免过拟合现象产生并增强模型的稳健性和精确度。试验结果表明，改进后的VGG-16模型在烟叶成熟度识别任务中具有高准确度的优势，其测试集识别准确率达到99.7%，优于经典机器学习BP神经网络、支持向量机、原始VGG-16和VGG-19、AlexNet、ResNet50等方法结果。其参数量为14 721 353、模型大小为58.9 M、单张图像识别时间为0.024 9 s，表现出计算和存储资源需求低，识别速度快的高效优势。进一步通过Score-CAM算法对不同成熟度烟叶图像识别结果进行可视化分析，揭示了烟叶主脉中部区域为不同成熟度烟叶核心差异区域，为识别模型提供关键信息，进而可为明确不同部位烟叶成熟过程中化学物质转化规律提供信息。本研究提出的改进VGG-16深度学习模型在不同部位烟叶成熟度识别上具有高准确率和高效率的优势，有望为烟草采收生产提供精准有效的决策支持。未来可进一步探讨不同的特征融合策略和网络结构，以提高不同产地及不同年份间烟叶成熟度识别的泛化能力和稳健性。

针对榨菜采收期倒伏程度不一致和菜球不规则难以确定收获受力情况的问题，基于榨菜特殊的生长性状设计联合收获机，创新采用先拔后切根的收获方式，并对关键的拔取装置进行动力学仿真分析。在分析榨菜收获过程及其受力状况的基础上，深入研究拔取装置的V形圆锥辊与榨菜之间的相互作用力，得出榨菜被拔取时不同时刻受到的静摩擦力、弹性恢复力、动摩擦力，建立拔取榨菜的动力学模型。为深入分析拔取装置对榨菜的作用情况，进一步优化装置关键参数，在SolidWorks中建立该装置的三维模型，简化后导入ADAMS软件中进行仿真。在综合分析榨菜被拔取的受力点和受力大小等实际情况后，采用衬套力Bushing模拟非刚体菜球与根部之间的柔性连接，构建榨菜与联合收获机拔取装置的刚柔耦合模型。选择拔取辊开口间距、拔取辊转速、行驶速度为试验因素，以拔取力为试验指标，进行拔取过程性能仿真试验，揭示不同作业参数对拔取装置拔取力的影响规律。从仿真试验结果的曲线可知，拔取辊的开口间距、拔取辊转速与拔取力无明显的线性关系，拔取力的稳定性随着开口间距和机具行驶速度的增大而降低；拔取装置的工作效率随着开口间距的增大而降低，与拔取辊转速无关。试验结果极差分析表明，拔取装置的最优工作参数组合为拔取辊开口间距45 mm、拔取辊转速120 r/min、行驶速度1.0 km/h，此时拔取力最大，最值为487.2 N，研究结果为榨菜联合收获机的设计与优化提供了理论支撑。

为确保国家粮食安全、制定有效的粮食策略以及促进农业的可持续发展，对区域内水稻产量进行及时且准确的预测至关重要。尽管利用遥感数据结合机器学习技术进行产量预测已有一定进展，但现有研究在深入解析机器学习模型机理及高时空分辨率数据的应用方面仍显不足。本研究基于2023年的Sentinel和MODIS NDVI数据及县级产量信息，应用随机森林模型从县级扩展至像素级，以江苏射阳无人农场为例对水稻产量进行预测，并探讨不同特征对模型学习机理的影响。研究结果表明：（1）2023年8—10月的NDVI数据与产量之间存在显著相关性，此阶段为作物生长周期中的关键时期，植被覆盖和生长状态在此期间对产量的预测具有重要作用。随机森林模型能够有效预测县级水稻产量，其中RMSE值为339.5 kg/hm²。（2）此外，分析2023年射阳农场水稻产量空间分布图发现，水稻产量在该区域呈现显著的空间异质性，边缘地区产量较低，中心区域产量较高，产量主要集中在9 000~9 300 kg/hm²。其研究成果不仅加深了对机器学习及植被数据在产量预测中的应用理解，也为提高模型准确性及制定科学的粮食生产策略提供了理论支持。

随着全球畜牧业可持续发展理念的深入推进，肉鸡福利养殖已成为产业转型的重要方向。本研究从政策、技术及市场多维视角系统分析了肉鸡福利养殖的发展现状、核心挑战与未来趋势，并对比了欧盟、美国等发达地区与中国在实践路径上的差异。研究表明，欧盟通过《2007/43/EC号指令》等法规建立了较为完善的福利养殖框架，明确要求控制饲养密度（33~42 kg/m²）、保障光照与通风条件，并逐步推广慢速生长品种（日增重≤50 g/d，上市日龄49~81 d），其福利指标显著优于传统模式。美国虽缺乏联邦统一立法，但部分州（如加利福尼亚）通过《农场动物虐待防止法》推动空间与健康管理改进，行业龙头企业亦开始试点慢速品种（日增重50 g/d，上市日龄≥56 d）和地板养殖系统。相比之下，中国虽在2017年发布《农场动物福利要求 肉鸡》团体标准，但福利养殖仍以出口导向型企业为主，白羽肉鸡产业仍以高密度笼养（≤33 kg/m²）为主导，通过栖架、垫料等措施局部改善黄羽肉鸡的养殖福利，整体普及率还受限于政策、成本与消费者认知。技术层面，智能化装备成为提升福利的关键驱动力。未来趋势显示，消费者溢价支付意愿将推动市场分化，而5G、AI与机器人技术的融合有望进一步降低福利养殖成本。政策上，欧盟计划修订法规强化执行力，中国需构建本土化福利养殖标准体系。本研究为全球肉鸡产业的绿色转型提供了理论参考与实践启示，建议各国应基于资源禀赋与技术条件，探索差异化路径——发达国家可强化政策约束与技术创新，发展中国家则需平衡效益与福利，逐步推进标准化与市场化。