综述：机器人修剪机的技术综述：当前技术、挑战与未来方向

本综述系统探讨了农业机器人修剪技术的最新进展，聚焦感知系统（机器视觉、3D重建）、平台（移动/固定式）、机械臂、末端执行器及路径规划算法等核心组件，分析了其在应对劳动力短缺、提升修剪精度与效率方面的潜力，并为未来优化设计提供了前瞻性建议。

　　

引言

农业修剪指选择性移除植物多余部分以促进生长的技术，可分为移除大型结构（如树冠）的主修剪（major pruning）和针对单个枝条的精细修剪（selective pruning）。修剪在果树栽培中至关重要，能防止过度拥挤、增强冠层内光照并刺激再生。然而，手工修剪存在劳动强度大、成本高、质量不一致、安全风险及效率低等问题。随着全球人口增长对粮食生产需求的提升（2050年需翻倍），传统农业方式已难以应对挑战。农业机器人（agricultural robotics）与自动化技术的进步为高质量生产、环境保护和劳动力短缺提供了解决方案，其中机器人修剪技术因能高效、可持续地执行复杂任务而成为研究热点。

机器人修剪系统的核心结构

修剪机器人由感知系统、机械臂、末端执行器（end-effector）、平台及路径规划算法等组成。感知系统通过高分辨率相机、深度传感器（depth sensor）或激光扫描（laser scanning）重建植物3D结构并识别修剪点；机械臂操控末端执行器执行精确切割；平台则提供移动性或稳定性支撑。系统需具备高精度、碰撞避免和误差鲁棒性（error robustness），以确保仅修剪目标枝条。

平台类型与挑战

平台分为固定式（stationary）和自走式（self-propelled，包括轮式、轨道式及履带式）。固定平台搭配稳定器可减少误差，提升修剪精度；移动平台适用于大范围作业，但需解决地形适应性与导航问题。优化平台设计需平衡机动性、能耗及环境适应性（如温室狭小空间下的多功能作业）。

机械臂与末端执行器

机械臂需适应枝条的空间分布特性，常见构型包括多关节臂与定制化设计。末端执行器需根据作物类型（如苹果、葡萄）选择切割机制（如刀片、锯片），并集成传感器实时反馈切割状态。研究集中于枝条密集且规则的作物（如苹果、葡萄），而稀疏枝条作物（如枣树、甜椒）因技术难度高仍存在研究空白。

感知系统与机器视觉

机器视觉（machine vision）是修剪机器人的核心，通过图像分割（segmentation）、对象检测（object detection）和3D重建（如基于点云处理）识别枝条与切割点。苹果树和葡萄藤因结构规则被广泛研究，重建技术包括激光扫描与多传感器融合。挑战在于非结构化环境、光照变化及复杂植物结构的干扰，需开发更鲁棒的算法。

路径规划与控制算法

路径规划（path planning）算法需确保机械臂高效、无碰撞地接近目标点，常结合运动学模型与实时环境数据。控制系统（control systems）聚焦误差最小化与修剪质量提升，需集成感知-执行闭环反馈。当前研究缺乏标准化性能指标（如修剪成功率、枝条厚度），限制了跨系统比较。

解决方案与未来方向

为提升系统成功率，需优化传感器融合策略、增强算法对环境变化的适应性，并开发低能耗平台。同时，应建立标准测试基准（benchmarking），促进不同组件的协同设计。未来研究可探索人工智能（AI）与深度学习（deep learning）在复杂场景下的应用，以及多功能机器人（如修剪-采收一体化）的开发。

结论

机器人修剪技术通过集成先进感知、执行与控制组件，显著提升了农业修剪的精度与效率，有望缓解劳动力短缺并推动精准农业发展。当前技术已在结构化环境中取得进展，但仍需克服非结构化环境、能耗及作物适应性等挑战。跨学科合作与标准化研究将加速该技术的实用化部署。

利益冲突声明

作者声明无任何利益冲突。

致谢

感谢Jafar Massah教授提议本综述选题。