自主导航喷药机器人

摘要：在农业现代化进程中，机器人技术正发挥着日益关键的作用，这得益于机器学习、导航及图像识别等前沿科技的迅猛发展。其中，喷药机器人作为农业自动化的重要分支，以高效、精准的作业模式，赢得市场的广泛认可。鉴于此，我们精心研发了一款自主导航喷药机器人。该机器人融合了多项先进技术与智能算法，使其能够在复杂的农田或大棚环境中，精准且高效地完成喷药任务。其整体架构涵盖了越野式底盘、导航模块、视觉感知系统以及喷药执行机构等核心组件，具备自动导航、农作物生长状况监测以及精准施药等多元功能。

关键词：目标检测 自主导航 喷药机器人 农业现代化

1.机器人系统

在本设计里，控制系统的核心是主控制器 RDK X3，其配备了 Linux 系统以及 ROS 操作系统 Noetic Ninjemys 版本。RDK X3 主控制器承担着机器视觉、机器人建图与导航、数据处理、算法运算、机械臂运动规划、ROS 通信传输控制指令等任务。而各个 STM32F103 子控制器则负责通信以及各电机的运动控制与反馈。本设计采用集中式多 CPU 控制模式，把复杂的算法安排在 RDK X3 控制板上运行，而底层电机控制算法则放在 STM32F103 控制板中执行，如此一来，实现了算力的合理分配，有效提升了机器人整机的反应速度。机器人控制系统架构简图如图所示。

2.软件设计

2.1自主探索建图软件设计

本设计的自主探索建图由模块探索策略、SLAM（同时定位与地图构建）和路径规划三部分构成。探索策略部分涵盖基于RRT（快速随机树）的边界检测、滤波器以及任务分配器等子模块。边界检测分为局部和全局两个子模块，其中基于RRT的边界检测算法经优化后，重点在于边界点的检测，相较于原始RRT算法，更适合检测环境中的边界点。这种优化方法能提高探索效率和建图精度，为机器人提供精准的地图构建能力。

2.2 YOLOV7视觉算法设计

本设计以YOLOv7目标检测算法为核心，通过网络架构优化与动态标签分配策略（SimOTA）的引入，配合多尺度特征融合技术（FPN+PAN），实现了作物检测精度与实时性的双重提升。在数据处理环节，基于3000幅标注农田图像（涵盖实验室模拟场景及真实自然场景），运用旋转、亮度调节与遮挡模拟等手段扩充数据集，增强数据多样性。模型在PyTorch深度学习框架下完成微调训练后，被高效部署至RDK X3嵌入式平台，达成22 FPS的实时推理速度。实验数据显示，该算法在复杂农田环境下检测准确率可达92.7%，召回率为89.6%。进一步地，当结合激光雷达深度信息时，作物定位误差可控制在5厘米以内，为喷药机器人的精准作业提供了坚实可靠的技术保障，确保其能够在田间高效、准确地执行任务。

3.机器人避障导航测试

在机器人导航测试中，借助 Move_base 导航包来规划可行路径，该导航包结合了全局规划算法 Dijkstra 与局部规划算法 Teb。所构建的地图上明确标注了机器人的初始位置，这对于机器人导航具有重要意义。实际应用中，机器人以开机时所在位置为初始点，必须确保这一位置与地图上的初始位置相匹配。设定好初始目标点后，测试工作分为两个阶段。第一阶段是设定途径点，使机器人能够实现避障导航，并在巡查一周后准确返回初始点，避免出现位置漂移；第二阶段是引入视觉识别功能作为判断依据，通过 Move_base 导航包引导机器人巡查果蔬高架床，视觉识别部分依据是否识别到作业目标来决定机器人的下一步导航动作。本次测试共设置了初始点和两个目标点，机器人每抵达一个目标点后，会短暂停留以进行识别判断，一旦检测到目标便会主动停止运动以开展相应工作。测试结果表明，运用 Move_base 导航能够较为精准地引导机器人抵达各目标点，契合本设计的基础要求。

4.结语

本文设计了一款基于YOLOv7目标检测算法与SLAM技术的自主导航喷药机器人，通过集成激光雷达、深度摄像头及ROS操作系统，实现了复杂农田环境下的精准导航与智能喷药。该款机器人通过精准作业，大幅削减了农药的使用量，降低了环境污染风险，为智慧农业领域打造了一套兼具高效性与环保性的技术路径。这一创新举措，不仅优化了系统性能，增强其持续运行能力，还推动了农业向智能化与绿色化方向转型升级，成为农业现代化进程中的有力助推器。

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基金项目：2024年天津市大学生创新训练项目（项目编号：202410066006）