基于虚拟现实(VR)远程人机交互的温室草莓栽培产量监测系统研究

本研究针对草莓温室栽培中人工监测效率低、精度不足的问题，开发了VR控制的机器人产量监测系统。通过双阶段实验验证，该系统对大型草莓的识别准确率达74%，单次作业周期缩短至11.9-15.7秒，较人工监测展现显著优势。研究为高价值作物的精准农业提供了可远程操作的技术范式，对解决农业劳动力短缺具有重要实践意义。

　　

草莓作为全球高价值经济作物，其温室栽培面临劳动力短缺、采摘标准不统一等严峻挑战。传统人工监测存在效率低下、果实损伤率高的问题，而现有自动化设备难以适应草莓的精细化分级需求。美国弗吉尼亚理工大学Daniel Udekwe团队在《Computers and Electronics in Agriculture》发表研究，创新性地将虚拟现实(VR)技术与机器人系统结合，构建了可远程操作的草莓产量监测平台。

研究团队采用Intel RealSense D435深度相机（分辨率1920×1080像素，90帧/秒）构建三维感知系统，通过Unity引擎开发VR控制界面。在32株栽培336颗果实的实验中，系统实现了对"Seascape"和"Albion"两个品种的尺寸分级监测。第一阶段识别准确率显示大小果差异显著（小果63% vs 大果72%），经算法优化后第二阶段双指标均提升至74%，作业周期缩短12%。

System design
系统由无人地面车辆(UGV)搭载机械臂构成移动平台，VR子空间通过Unity实现用户交互。深度相机采集的RGB-D数据经YOLOv5模型实现果实检测，强化学习算法优化机械臂运动轨迹。

Results and Discussion
对比实验显示：人工专家平均识别准确率为82%，VR机器人系统在优化后达到同等水平。特别在大型果实监测中，系统表现出11.9秒/株的高效作业能力，但叶片遮挡仍导致约8%的漏检率。

Conclusion
该研究证实VR远程操控可有效替代传统草莓监测方式，尤其在标准化分级方面优势显著。未来研究需重点解决复杂环境下的目标遮挡问题，该技术路线为浆果类作物的精准化管理提供了新范式。