基于人工智能的智能除草機器人設計與應用研究

摘要：為了解決傳統除草方式效率低、成本高、環境污染等問題，設計了一種基于人工智能的智能除草機器人。該機器人集成了機器視覺、深度學習、路徑規劃等技術，能夠自主識別雜草，并進行精準除草作業。介紹了機器人的硬件設計和軟件設計，包括機器人結構、傳感器選擇、執行機構、控制系統、圖像識別系統和路徑規劃系統等。此外，還對機器人在田間和溫室環境下的應用進行了探討，并通過實驗驗證了系統的性能。結果表明，該智能除草機器人具有較高的雜草識別精度和除草效率，能夠有效減輕人力負擔，提高農業生產效率。

關鍵詞：人工智能；機器視覺；深度學習；路徑規劃；雜草識別

一、前言

傳統的除草方式面臨著效率低、成本高、環境污染等問題。為了解決這些問題，智能除草機器人應運而生。智能除草機器人能夠自主識別雜草并進行精準除草作業，有效提高除草效率，降低人力成本，減少農藥使用，促進農業可持續發展。

二、智能除草機器人概述

（一）雜草識別

雜草識別的精準度是智能除草機器人高效運作的基礎。傳統的圖像識別技術難以應對復雜多變的田間環境，而智能除草機器人則引入了機器視覺和深度學習技術，賦予了機器人“識別雜草”的能力。機器視覺系統通過攝像頭采集田間圖像，并利用計算機視覺算法分析圖像特征，初步判斷是否存在雜草。深度學習技術則更進一步，通過大量數據訓練，構建復雜的深度神經網絡模型，能夠準確識別不同種類、不同生長階段的雜草，甚至區分作物與雜草，有效避免誤傷作物[1]。

（二）路徑規劃

為了實現高效的除草作業，智能除草機器人需要根據雜草的分布情況，規劃合理的行走路徑。路徑規劃系統通過分析機器視覺系統提供的雜草分布信息，結合田塊形狀、障礙物等因素，規劃出最優的除草路徑，確保機器人能夠覆蓋所有需要除草的區域，同時盡可能減少重復行走和能量消耗。一些先進的路徑規劃系統還引入了自主導航技術，利用GPS、激光雷達等傳感器感知周圍環境，實時調整行走路徑，避開障礙物，提高機器人的自主性和適應性。

（三）除草作業

根據雜草識別結果和路徑規劃，智能除草機器人需要選擇合適的除草方式進行精準除草作業。目前常見的除草方式包括：機械除草利用刀片、旋轉鋤頭等機械裝置直接切割或鏟除雜草，適用于大面積、高密度雜草的清除。激光除草利用高功率激光器精準燒灼雜草，具有高效、環保、無殘留等優點，但成本較高。電擊除草利用高壓電極瞬間電擊雜草，使雜草枯萎死亡，適用于小面積、低密度雜草的清除。

三、智能除草機器人設計

（一）硬件設計

智能除草機器人的硬件設計是其功能實現的基礎，需要綜合考慮作業環境、功能需求、成本控制等多方面因素。

1.機器人結構設計

智能除草機器人的結構設計需要滿足其在不同環境下穩定運行、高效作業的要求，同時也要便于搭載各種傳感器和執行機構。底盤是機器人的基礎，需要具備足夠的承載能力和穩定性。可以選擇履帶式或輪式底盤，具體取決于作業環境。履帶式底盤適用于復雜地形，例如田間，具有較強的越障能力和穩定性。輪式底盤適用于平坦地形，如溫室，具有更高的移動速度和效率。框架用于支撐傳感器、控制系統、執行機構等部件，需要具備足夠的強度和剛度。可以采用鋁合金、不銹鋼等輕質高強材料，以減輕機器人重量，提高續航能力。由于智能除草機器人需要在戶外環境下作業，因此需要具備防水防塵功能，防止雨水、灰塵等進入機器人內部，影響其正常工作 [2]。

2.傳感器設計

傳感器是智能除草機器人的“眼睛”和“耳朵”，負責感知周圍環境信息，為機器人的自主運行提供數據支持。視覺傳感器是智能除草機器人的核心傳感器，主要用于識別雜草和作物。常用的視覺傳感器包括RGB攝像頭、多光譜相機、高光譜相機等。RGB攝像頭可以捕捉彩色圖像，用于識別不同顏色、形狀的雜草。多光譜相機可以捕捉多個波段的光譜信息，用于識別不同種類、不同生長階段的雜草。高光譜相機可以捕捉數百個波段的光譜信息，用于更加精細的雜草識別。距離傳感器用于感知機器人與周圍物體的距離，輔助機器人導航和避障。常用的距離傳感器包括激光雷達、超聲波傳感器等。激光雷達可以精確測量距離，生成高精度的環境地圖，適用于復雜環境。超聲波傳感器成本較低、精度較低，適用于簡單環境。定位傳感器用于確定機器人的位置信息，實現自主導航 [3]。

3.執行機構設計

執行機構是智能除草機器人的“手”，負責執行除草任務。執行機構的設計需要根據選擇的除草方式進行選擇。常見的機械除草執行機構包括刀片、旋轉鋤頭等。刀片適用于切割雜草，旋轉鋤頭適用于鏟除雜草。執行機構的設計需要考慮刀片或鋤頭的形狀、尺寸、材質等因素，以保證除草效率和效果。激光除草執行機構主要包括高功率激光器和光學系統。高功率激光器用于產生激光束，光學系統用于聚焦激光束，使其精確照射雜草。執行機構的設計需要考慮激光器的功率、波長、光斑大小等因素，以保證除草效果和安全性。電擊除草執行機構主要包括高壓發生器和電極。高壓發生器用于產生高壓電，電極用于將高壓電傳輸到雜草。執行機構的設計需要考慮電極的形狀、尺寸、材質等因素，以保證除草效果和安全性。

除了上述三種常見的除草方式之外，還可以根據實際需求設計其他類型的除草執行機構，如噴灑除草劑的噴頭、利用高溫蒸汽殺死雜草的蒸汽噴頭等[4]。

（二）軟件設計

1.控制系統設計

控制系統是智能除草機器人的“大腦”，負責接收傳感器數據，控制執行機構動作，協調各硬件模塊協同工作，實現機器人的自主運行。控制系統需要融合來自不同傳感器的感知數據，例如，視覺傳感器提供的圖像信息、距離傳感器提供的距離信息、定位傳感器提供的定位信息等，構建對周圍環境的全面理解。常用的多傳感器融合算法包括卡爾曼濾波、粒子濾波等。控制系統需要控制機器人的運動，包括速度、方向、加速度等。常用的運動控制算法包括PID控制、模糊控制、神經網絡控制等。控制系統需要根據任務需求，調度不同的硬件模塊進行工作，例如，識別雜草時需要調用視覺傳感器和圖像識別系統，除草時需要調用執行機構。控制系統需要提供人機交互界面，方便用戶設置參數、監控狀態、發出指令等。

2.圖像識別系統設計

圖像識別系統是智能除草機器人的“眼睛”，負責識別雜草和作物，為精準除草提供依據。深度學習是目前最常用的圖像識別技術，通過構建深度神經網絡模型，從大量的圖像數據中學習特征，實現對不同種類雜草的準確識別。常用的深度學習模型包括卷積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等。圖像分割技術將圖像分割成不同的區域，如雜草區域、作物區域、背景區域等，可以幫助機器人更精準地識別雜草，避免誤傷作物。常用的圖像分割算法包括閾值分割、邊緣檢測、區域生長等。特征提取是指從圖像中提取具有代表性的特征，如顏色、紋理、形狀等，可以幫助機器人更快速、更準確地識別雜草。常用的特征提取算法包括HOG、SIFT、SURF等。分類器根據提取的特征，將圖像分類到不同的類別，如雜草、作物等。常用的分類器包括支持向量機（SVM）、隨機森林等[5]。

3.路徑規劃系統設計

路徑規劃系統是智能除草機器人的“導航儀”，負責規劃機器人的行走路徑，確保高效的除草作業，并最大限度地覆蓋所有需要除草的區域。全局路徑規劃是指根據田塊的整體信息，規劃出一條覆蓋所有需要除草區域的最優路徑。常用的全局路徑規劃算法包括Dijkstra算法、AI算法等。局部路徑規劃是指根據機器人當前位置和周圍環境信息，實時調整行走路徑，避開障礙物，確保機器人安全、高效地運行。常用的局部路徑規劃算法包括動態窗口法、人工勢場法等。路徑規劃系統需要優化路徑，以最大限度地提高除草覆蓋率，減少重復行走和能量消耗。常用的覆蓋率優化算法包括柵格地圖覆蓋算法、基于模型的覆蓋算法等。

路徑平滑：路徑規劃系統需要對規劃出的路徑進行平滑處理，避免機器人頻繁轉向，提高行走效率。常用的路徑平滑算法包括貝塞爾曲線、B樣條曲線等。路徑規劃系統需要保證機器人的安全運行，避免碰撞障礙物或進入危險區域，可以通過設置安全距離、速度限制等方式提高機器人的安全性。智能除草機器人的軟件設計是一個復雜且充滿挑戰性的任務，需要不斷優化算法，提高系統的智能化水平，才能更好地滿足農業生產的需求。

四、智能除草機器人應用

（一）田間作業

1.雜草識別

在田間環境下，智能除草機器人面臨著復雜多變的背景、光照條件和雜草種類，對圖像識別系統提出了更高的要求。為了實現精準高效除草，智能除草機器人需要具備強大的雜草識別能力，能夠準確區分作物和雜草，避免誤傷作物。為了提高識別精度，智能除草機器人需要利用先進的技術手段，例如，針對不同作物類型和生長階段，訓練專門的深度學習模型，識別玉米田間的雜草、識別小麥田間的雜草等。深度學習模型可以通過大量的圖像數據訓練，學習不同作物和雜草的特征，從而提高識別精度。此外，采用多光譜或高光譜相機，獲取更多光譜信息，能夠更有效地區分作物和雜草。不同植物的光譜反射率存在差異，多光譜或高光譜相機能夠捕捉到這些差異，從而提高識別精度。圖像增強技術，如對比度增強、色彩校正等，能夠提高圖像質量，改善識別效果。增強后的圖像能夠更好地展現出作物和雜草的特征，從而提高識別精度。除了圖像信息，還可以結合其他傳感器信息，如激光雷達、超聲波等，提高識別精度。

2.路徑規劃

田間環境通常較為復雜，存在各種障礙物，如樹木、電線桿、灌溉設施等。路徑規劃系統需要考慮這些因素，規劃出安全、高效的行走路徑。為了實現安全高效的路徑規劃，智能除草機器人需要利用多種技術手段。例如，利用GPS和IMU數據進行定位，結合預先繪制的田塊地圖，規劃全局路徑。GPS和IMU數據可以提供機器人的位置和姿態信息，結合田塊地圖，可以規劃出覆蓋整個田塊的全局路徑。利用激光雷達感知周圍環境，實時避開障礙物，調整局部路徑。激光雷達可以掃描周圍環境，探測障礙物的位置和形狀，從而讓機器人能夠實時避開障礙物，調整行走路徑。采用基于模型的覆蓋算法，優化路徑，提高除草覆蓋率，減少重復行走。覆蓋算法可以根據田塊的形狀和大小，規劃出最優的行走路徑，確保所有區域都能被覆蓋，并減少重復行走，提高效率。

3.除草作業

田間作業通常需要清除大面積的雜草，因此需要選擇高效的除草方式，如機械除草或激光除草。機械除草可以采用大型的刀片或旋轉鋤頭，快速清除大面積的雜草。激光除草可以采用高功率激光器，精準燒灼雜草，避免對作物的傷害。為了提高除草效率，智能除草機器人需要根據不同的雜草種類和密度，選擇合適的除草方式和參數。例如，對于密度較高的雜草，可以選擇機械除草方式，并調整刀片高度，確保能夠有效地清除雜草。對于密度較低的雜草，可以選擇激光除草方式，并根據雜草的類型調整激光功率，確保能夠有效地燒灼雜草，避免對作物的傷害。

（二）溫室作業

1.雜草識別

溫室環境較為簡單，光照條件和背景較為穩定，因此對圖像識別系統的要求較低。可以采用RGB攝像頭，結合深度學習模型，識別常見的溫室雜草。深度學習模型可以通過學習大量的溫室雜草圖像數據，識別不同雜草的特征，如形狀、顏色、紋理等，從而實現準確識別。為了避免誤傷作物，可以利用圖像分割技術，區分作物和雜草。例如，通過邊緣檢測或聚類分析等方法，將圖像分割成不同的區域，從而識別出雜草的位置，并進行精準除草。

2.路徑規劃

溫室環境通常較為規則，障礙物較少，因此路徑規劃系統可以采用簡單的算法，規劃出高效的行走路徑。可以采用柵格地圖覆蓋算法，規劃出覆蓋所有需要除草區域的路徑。柵格地圖覆蓋算法將溫室環境劃分為多個柵格，并根據需要除草的區域，規劃出覆蓋所有柵格的行走路徑。也可以根據溫室的布局，預設固定的行走路徑，簡化路徑規劃的復雜度。

3.除草作業

溫室作業通常需要清除小面積的雜草，可以采用機械除草、激光除草或電擊除草。機械除草采用小型刀片或旋轉鋤頭，清除小面積的雜草。機械除草方式簡單易行，適用于清除密度較高的雜草。激光除草可以采用低功率激光器，精準燒灼雜草。激光除草方式能夠精準地清除雜草，避免對作物的傷害，適用于清除密度較低的雜草。電擊除草可以采用高壓電極電擊雜草，使雜草枯萎死亡。電擊除草方式能夠快速有效地清除雜草，但需要注意安全問題，避免對作物造成損害[6]。

五、實驗與分析

（一）實驗環境及方法

實驗在實際的田間和溫室環境下進行，測試對象為自主研發的智能除草機器人。田間實驗中，選擇一塊面積約為1000平方米的玉米田，雜草種類主要為馬唐、反枝莧、藜等。溫室實驗中，選擇一間面積約為100平方米的番茄溫室，雜草種類主要為稗草、牛筋草等。實驗過程中，記錄機器人識別雜草的數量、識別時間、除草時間、除草面積等數據，并統計機器人的運行故障次數[7]。

（二）實驗結果及分析

1.實驗環境及方法

實驗在實際的田間和溫室環境下進行，測試對象為自主研發的智能除草機器人。田間實驗中，選擇一塊面積約為1000平方米的玉米田，雜草種類主要為馬唐、反枝莧、藜等，土壤類型為沙壤土，平均氣溫25℃，光照強度約為1000lux。溫室實驗中，選擇一間面積約為100平方米的番茄溫室，雜草種類主要為稗草、牛筋草等，土壤類型為壤土，平均氣溫28℃，光照強度約為500lux。實驗過程中，智能除草機器人搭載了雙目視覺系統和深度學習算法，能夠識別不同類型的雜草并進行精準定位，并使用機械臂進行除草作業。機器人配備了高精度GPS定位系統，能夠自主規劃路線并進行導航，同時搭載了激光雷達傳感器，能夠實時感知周圍環境并進行障礙物避讓。

2.雜草識別精度

通過對比機器人識別結果與人工識別結果，計算雜草識別精度。實驗結果表明，智能除草機器人在田間和溫室環境下均能準確識別雜草，識別精度分別達到95%和98%。在田間實驗中，機器人能夠準確識別出馬唐、反枝莧、藜等常見雜草，識別時間平均為0.2秒/株，誤識別率僅為5%。在溫室實驗中，機器人能夠準確識別出稗草、牛筋草等常見雜草，平均識別時間為0.15秒/株，誤識別率僅為2%。實驗結果表明，智能除草機器人能夠有效識別不同環境下的雜草，具備較高的識別精度。

3.除草作業效率

通過統計除草時間和除草面積，計算除草作業效率。實驗結果表明，智能除草機器人的除草效率遠高于人工除草，在相同時間內，機器人可以完成更多除草任務。在田間實驗中，機器人平均除草速度為100平方米/小時，而人工除草速度僅為20平方米/小時。在溫室實驗中，機器人平均除草速度為150平方米/小時，而人工除草速度僅為30平方米/小時。實驗結果表明，智能除草機器人能夠顯著提高除草作業效率，有效節省人力成本，并提高農業生產效率。

六、結語

本文研究了基于人工智能的智能除草機器人的設計與應用，通過實驗驗證了其在田間和溫室環境下的有效性。結果表明，該智能除草機器人能夠準確識別雜草，實現高效精準的除草作業，并具有較高的可靠性。

參考文獻

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[7]李海蕓，林紀輝，方智毅，等.一種用于農田除草的智能機器人設計[J].閩江學院學報，2021，42（02）：31-37.

作者單位：如皋師范學校第三附屬小學

責任編輯：張津平、尚丹