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满足预计在2050年将达到98亿人口的粮食需求，同时也保证了环境可持续性，至关重要的是，通过引入新技术和人工智能来改善农作物的产量，以加速当前向农业的过渡4.0范式。在这种情况下，Precision农业旨在基于观察，衡量和响应时间和空间变异性来制定战略，以提高农业生产的可持续性。不喜欢基于在整个地区很少正确的理论平均条件管理整个领域的常规方法，精确农业认识到该领域内的独特差异。此策略包括调整管理实践，以考虑每个站点上的这些特定差异，从而优化资源利用率。在人工智能和机器人技术的整合中取得了令人印象深刻的进步，以开发精确的农业系统，并证明了许多应用，包括自动化的水果收获，修剪，农作物表型和监测，杂草控制，选择性地喷涂农药和肥料等。然而，在许多机器人技术的领域，例如运动计划和控制，操纵，学习，感知和运动，必须解决新的挑战，以进一步提高农民机器人在开放式和温室条件下挑战性农业环境中的能力和自主权。农业机器人技术中的一个基本主题是涵盖机器人和自然科学的跨学科性质。本期特刊介绍了用于精确农业和人工智能的机器人技术的新创新方法。据报道，研究人员和从业人员对启用农业机器人系统的思想和方法的原始贡献。注意力集中在促进机器人技术与植物科学之间的联系以解决现实世界中的问题。例如，在[1]中，使用半监督学习来描述经过实验测试的方法，以生成新的数据集，用于对葡萄树的语义分割，而人类宣传的数据很少，从而在时间和资源上节省了大量资源。创建此类数据集是朝着开发自主机器人进行葡萄园维护的关键步骤。树干检测也是专门研究林业环境[2]中提出的研究的目的。纸张贡献为三倍：5325个注释森林图像的开放数据集；在四个边缘设备（CPU，TPU，GPU和VPU）评估的13个深度学习模型之间的树干检测边缘AI基准；以及使用Oak-D作为传感设备的树干映射实验。在精确林业的背景下，[3]中介绍了对人工感知和对机器人的感知的现状的调查。准确的映射，本地化和障碍物检测对于有效且安全的自主行驶机器人很重要。[4]中介绍了专门从事激光除草工具的自动移动机器人的指导经理。基于此分析，提出了路线图，以应对相应的科学和技术格局中的杰出挑战，即缺乏感知模型的培训数据，开放软件框架，可用于多机器人团队的强大解决方案，最终用户介绍，最终用户介入，用例现场验证，计算资源计划，计算规划，管理的实验实验，并满足实现的真实运算以及系统的实现和系统测量。重点是机器人跟踪，该机器人跟踪结合了横向控制器，螺旋控制器和线性速度控制器
西方人群中人类T淋巴病毒的独特基因组特征
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