農業機器人技術現存問題有哪些？如何開發機器人技術？

          


全國人口目前還在持續上漲，在土地有限、勞動力缺失的基礎上，糧食需求旺盛，農業機械化趨勢已經不可逆轉。
同時，在國家政策和地方政府的重視與支持下，農業機器人的市場應用大有可為，未來農業機器人的市場發展前景可期。
但是，就當前我國農業機器人的發展現狀來說，想要到預期的發展前景，需要在技術上解決一些問題，才能取得有效的突破。
農業機器人技術現存問題有哪些？

一、中國地理條件，對機器人的適應性有要求
我國地形復雜，與美國等廣闊的大片平原相比，我國土地大塊連成片的較少，這對機器人的適應性提出了更高的要求，
相應的，農業機器人在成本和技術落地上，就更為困難。
二、機器視覺深度學習相結合的技術，也是難題
對于林果采摘機器人研究而言，在采摘過程中，當前最大的最迫切需要解決的問題，是果實的實時識別、定位不準確。
機器人通過相機實時捕獲圖像，視場中存在重疊、遮擋，光照不均的問題，除了果實，還包括天空、枝葉、果實、大地等干擾項，對識別算法的準確性，提出了嚴峻考驗。
三、基于機器視覺技術的識別、定位研究陷入瓶頸
此前，基于機器視覺技術的識別、定位研究是主流趨勢；
但是，經過多年的研究實踐，仍未能很好的解決這一問題，陷入了瓶頸期。
如何開發機器人技術？
1，目前基于深度學習技術的識別、定位研究已有初步成效。
在以往機器視覺技術等研究的基礎上，以深度學習技術為創新突破口，在學習了近萬張獼猴桃的照片后，已經能像經驗豐富的一樣桃農根據獼猴桃的大小、質量等自動進行分揀，目前準確率已達到90%。
隨著計算機應用技術的不斷發展，人工智能技術得到了長足的發展，尤其是識別技術和深度學習技術。
2，機器視覺技術+人工智能，精準識別、定位功能提升
由于有深度學習技術的加持，機器在后續的使用中還能不斷累計數據，邊工作邊學習，變得越來越“聰明”。
事實證明，機器視覺技術結合深度學習等人工智能技術，在實時精準識別、定位上大有所為。
3，農業機器人的未來，需要找到最佳的作業方法
不管是不受地形影響的機械手，還是智能行走的農業機器人，其中都有需要我國研究人員加快突破的技術難題。
只有攻克了技術難關，未來才能找到農業機器人最佳的作業方法，更為合理的機器人結構和更加低廉的價格，才能讓農業機器人的用途最終實現更為廣泛的應用。
總之，不管是深度學習、人工智能、深度學習等技術也好，還是農業機器人本身也罷，技術的滲透，將進一步提升農業機器人的價值和優勢。對于農業機器人市場的增長趨勢，我們可以保持更大的樂觀。