農(nóng)業(yè)機器人技術(shù)現(xiàn)存問題有哪些？如何開發(fā)機器人技術(shù)？

          


全國人口目前還在持續(xù)上漲，在土地有限、勞動力缺失的基礎(chǔ)上，糧食需求旺盛，農(nóng)業(yè)機械化趨勢已經(jīng)不可逆轉(zhuǎn)。
同時，在國家政策和地方政府的重視與支持下，農(nóng)業(yè)機器人的市場應(yīng)用大有可為，未來農(nóng)業(yè)機器人的市場發(fā)展前景可期。
但是，就當前我國農(nóng)業(yè)機器人的發(fā)展現(xiàn)狀來說，想要到預(yù)期的發(fā)展前景，需要在技術(shù)上解決一些問題，才能取得有效的突破。
農(nóng)業(yè)機器人技術(shù)現(xiàn)存問題有哪些？

一、中國地理條件，對機器人的適應(yīng)性有要求
我國地形復(fù)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(yīng)性提出了更高的要求，
相應(yīng)的，農(nóng)業(yè)機器人在成本和技術(shù)落地上，就更為困難。
二、機器視覺深度學習相結(jié)合的技術(shù)，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(shù)的識別、定位研究陷入瓶頸
此前，基于機器視覺技術(shù)的識別、定位研究是主流趨勢；
但是，經(jīng)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(fā)機器人技術(shù)？
1，目前基于深度學習技術(shù)的識別、定位研究已有初步成效。
在以往機器視覺技術(shù)等研究的基礎(chǔ)上，以深度學習技術(shù)為創(chuàng)新突破口，在學習了近萬張獼猴桃的照片后，已經(jīng)能像經(jīng)驗豐富的一樣桃農(nóng)根據(jù)獼猴桃的大小、質(zhì)量等自動進行分揀，目前準確率已達到90%。
隨著計算機應(yīng)用技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)得到了長足的發(fā)展，尤其是識別技術(shù)和深度學習技術(shù)。
2，機器視覺技術(shù)+人工智能，精準識別、定位功能提升
由于有深度學習技術(shù)的加持，機器在后續(xù)的使用中還能不斷累計數(shù)據(jù)，邊工作邊學習，變得越來越“聰明”。
事實證明，機器視覺技術(shù)結(jié)合深度學習等人工智能技術(shù)，在實時精準識別、定位上大有所為。
3，農(nóng)業(yè)機器人的未來，需要找到最佳的作業(yè)方法
不管是不受地形影響的機械手，還是智能行走的農(nóng)業(yè)機器人，其中都有需要我國研究人員加快突破的技術(shù)難題。
只有攻克了技術(shù)難關(guān)，未來才能找到農(nóng)業(yè)機器人最佳的作業(yè)方法，更為合理的機器人結(jié)構(gòu)和更加低廉的價格，才能讓農(nóng)業(yè)機器人的用途最終實現(xiàn)更為廣泛的應(yīng)用。
總之，不管是深度學習、人工智能、深度學習等技術(shù)也好，還是農(nóng)業(yè)機器人本身也罷，技術(shù)的滲透，將進一步提升農(nóng)業(yè)機器人的價值和優(yōu)勢。對于農(nóng)業(yè)機器人市場的增長趨勢，我們可以保持更大的樂觀。