RPFbot：面向兔业精准饲喂的无监督模块化机器人系统研发与验证

《Information Processing in Agriculture》：RPFbot: Unsupervised modular robot for precise feeding of rabbits

为解决传统兔养殖中饲喂精度低、饲料浪费严重及交叉污染等问题，中国农业大学研究团队开展了RPFbot（Rabbit Precision Feeding Robot）系统研究。该研究集成移动机器人、六自由度机械臂与视觉伺服技术，实现了饲料量化误差≤1.73%、投喂成功率100%的精准作业，为畜禽养殖智能化转型提供了关键技术支撑。

　　

随着中国兔养殖业向规模化、智能化加速转型，传统饲喂模式暴露出诸多痛点：饲料浪费率高达10%–15%，人工投喂效率低下，且无法实现个体化精准营养管理。更严峻的是，兔作为单胃草食动物对饲料成分极为敏感，传统方式易导致饲料破碎、交叉污染等问题，直接影响养殖效益。在这一背景下，中国农业大学工程技术学院团队在《Information Processing in Agriculture》发表研究，提出了一种创新解决方案——RPFbot（Rabbit Precision Feeding Robot）无监督模块化精准饲喂机器人系统。

为攻克技术难题，研究团队融合了四大核心技术：高负载移动平台磁导航定位、可替换定容积圆柱量化投喂装置、六自由度协作机械臂轨迹规划，以及基于AprilTag的视觉伺服控制系统。通过模块化架构设计，RPFbot能够自主完成兔舍内定点导航、饲料精准分配与机械臂协同投喂全流程作业。

精准饲喂量化误差测试

通过定容积圆柱装置（R35×123 mm）与伺服电机联动控制，系统对72个兔笼料盒进行投喂测试。结果显示平均投喂量245.7 g，量化误差仅1.73%，较同类设备提升2.59%。该误差优化得益于容器尺寸的3%容差设计，有效克服了饲料因密度波动（547.7 kg/m³）导致的计量偏差。

饲料投送精度验证

通过机械臂末端执行器位姿标定与AprilTag视觉定位，系统在三维坐标误差（x轴0.01295 m、y轴0.00878 m、z轴0.00603 m）、欧氏距离误差（0.01896 m）及关节旋转误差（平均0.04534 rad）等指标上均表现稳定。特别值得注意的是，针对下层嵌入式料盒（Position 3）的作业场景，虽因力矩负载增大导致x轴误差略高（0.01566 m），但通过视觉伺服动态补偿仍实现100%投喂成功率。

精准饲喂效率分析

RPFbot完成单点三料盒（上层2个+下层1个）投喂任务总耗时69 s，其中上层料盒投喂时间分别为25 s和23 s，下层料盒仅需21 s。相较于前期研究，效率提升最高达27 s，这归因于六自由度机械臂的路径优化算法（RRT*算法）与并行任务调度机制。

综合效能与行业对比

与传统螺旋管道式（误差1.15%）、车载式（误差2–5%）等饲喂设备相比，RPFbot在避免饲料破碎和交叉污染方面优势显著。虽然单机效率暂低于人工投喂（5.75 s/兔），但其支持“一线多策”差异化饲喂策略，可依据兔子生长阶段（如75日龄前后）动态调整投喂量与频次，为育种优化提供关键技术支撑。

研究结论表明，RPFbot通过模块化机器人技术实现了兔养殖饲喂环节的精准化、无人化突破。其技术框架不仅适用于现有规模化兔场，还可扩展至病死兔清理、授精作业等场景。未来通过多机协同作业与健康数据联动，有望构建“饲喂-监测-调控”一体化的智能养殖生态系统，推动畜牧业从自动化向无人化迈进。