面向苹果精准授粉的视觉机器人系统
机器人学
2025-03-11 v2
摘要
全球粮食生产依赖于成功的授粉，这一过程依赖于自然和人工管理的传粉者。然而，由于气候变化、栖息地丧失和农药使用等因素，天然传粉者数量正在下降。本文提出了一个用于苹果精准授粉的集成机器人系统。该系统包括用于识别目标花簇并估计其位置和姿态的机器视觉系统，以及用于引导喷雾器将带电粘液粘附于目标花簇的操作臂运动规划与执行系统。该系统在实验室进行测试，随后在Honeycrisp和Fuji苹果园进行现场评估。在Honeycrisp品种中，使用2 g/L粘液浓度时，机器人授粉系统实现了34.8%的果实成熟率，87.5%的花簇至少有一个果实。与自然授粉技术相比，果实成熟率为43.1%，至少一个果实的花簇比例为94.9%。在Fuji苹果中，机器人授粉系统实现了较低的授粉成功率，仅有7.2%的喷雾花簇结果成熟，20.6%的花簇至少有一个果实；而自然授粉则分别为33.1%和80.6%。水果质量分析显示，机器人授粉的果实在颜色、重量、直径、硬度、可溶性固形物和淀粉含量方面与自然授粉的果实相当。此外，系统的循环时间为每组6.5秒。结果表明，机器人授粉在苹果园具有潜力。然而，仍需进一步的研究和开发以提高系统并评估其在不同园区环境和不同苹果品种中的适用性。
引用
@article{arxiv.2409.19918,
title = {A vision-based robotic system for precision pollination of apples},
author = {Uddhav Bhattarai and Ranjan Sapkota and Safal Kshetri and Changki Mo and Matthew D. Whiting and Qin Zhang and Manoj Karkee},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.19918},
year = {2025}
}
备注
Accepted for publication in Computers and Electronics in Agriculture