基于 YOLOv10 目标检测算法的高精度激光除草机器人

1.绪论

1.1 研究背景

政策需求：农业农村部《全国智慧农业行动计划（2024-2028 年）》提出农业生产信息化率需提升至 32% 以上，推动农业机械化向智能化转型。

社会痛点：传统除草方式中，人工除草效率低（人均日处理 <0.5 亩），化学除草导致土壤污染（ 30% 农田存在农药残留超标），机械除草设备存在成本高（进口设备 ${ ＼it > } ＼$ 5$ 万）、适应性差等问题。

1.2 国内外技术现状

国内：李谦团队（2014）的 LSWR 机器人识别精度仅 75% ，张良安四足机器人（2018）成本过高（ > 8 0000$ ）。

国外：美国 SHWCR 喷药机器人（识别率 70% ）、德国 Bonirob（售价> 50$ 万）难以普及。

技术瓶颈：现有设备普遍存在识别精度低（ <90% ）、结构复杂、环境适应性不足等缺陷。

1.3 研究意义

技术创新：首次将 YOLOv10 轻量化模型应用于农业除草场景，结合激光热效应实现非接触式除草。

经济效益：单机成本 <1500 ，较进口设备降低 9750/年。

生态价值：零化学污染，碳排放较传统机械减少 89% 。

2.系统设计

2.1 整体架构

功能模块：

（1）感知层：MaixCAM 相机（OV5640 传感器）采集图像，分辨率 1280×720@30fps 。（2）决策层：ESP32 主控芯片运行 YOLOv10 模型，推理速度达 45FPS。

（3）执行层：双轴云台（精度 ±0.008° ）控制激光器，响应时间 <0.1s

（4）动力系统：磷酸铁锂电池（336V/50Ah），续航时间 8 小时。

2.2 硬件设计

（1）底盘选型：高地隙轮式结构（离地间隙 28cm ），适应水田、梯田等多地形，转弯半径 0.8m 。

（2）激光模块： 455nm 蓝光激光器（功率 0-10W 可调），光斑直径 0.5.5mm 可调焦，热效应效率较绿光提升 13% 。

（3）动力匹配：四轮独立驱动电机（单机额定功率 1.2kW ），最大爬坡角 20^∘ ，作业速度 6km/h 。

3.核心技术创新

3.1 激光除草执行系统

运动学模型：建立三级坐标系，通过牛顿迭代法求解俯仰角（ $＼textbf { ＼theta } _ { 1 }$ ）与横滚角 $＼textbf { （ ＼theta ＼theta ） }$ ，定位误差 <±0.008^∘， 。如以下公式所示：

3.2 YOLOv10 算法优化

轻量化改进：

（1）主干网络替换为 MobileNetV3，参数量从 7.5M 压缩至 1.8M 。

（2）引入深度可分离卷积，计算量降低 64% 。

（3）知识蒸馏技术提升小模型精度（ mAP@0.5 从 86.2% 提升至 91.5% ）。

数据集：自建 10 万张农田图像库（含稗草、狗尾草等 12 类杂草），数据增强采用 MixUp+CutMix 策略。

4.田间实验与验证

4.1 杂草识别性能

测试环境：水稻田、玉米地、果园三类场景，光照强度 200-1000Lux。结果：平均识别精度 98.6% （YOLOv10 vs YOLOv8： +4.3% ），误检率 <1.2% 。

4.2 激光参数优化

剂量试验：激光强度与照射时间组合测试（表 4.1）。

由表可见最佳参数为：激光剂量 3.2W/cm² 下照射 150ms ，这样的参数下兼顾了除草的效率和安全性。

5.应用价值与展望

5.1 效益分析

（1）经济性：日作业面积 8 亩（人工效率的 16 倍），投资回收期 <6 个月。

（2）生态性：年减少除草剂使用量 120kg/ 台，土壤微生物多样性提升35% 。

5.2 推广前景

（1）市场定位：中小型农场（50-500 亩）、有机种植基地，潜在需求超 200 万台。

（2）技术迭代：计划融合 5G 实时监控与多机协作系统，实现全自主农田管理。

参考文献

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