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智能农业机器人斗牛犬（sardog）的设计和实施
摘要 - 在过去的几十年中，农业系统遇到了重大的全球挑战，包括粮食供应的短期，水的供应量下降，投入成本上升以及农业劳动力减少。近年来，农业技术的进步（AGTECH）提高了农场生产力，并取代了手动单调的任务，这些任务是不安全或无效的农场劳动工人手工做的。在本文中，我们建议开发和实施一个名为Sardog的智能农业机器人，该机器人基于农业-NG Amiga机器人框架。sardog利用先进的人工智能（AI），激光雷达，图像互联网（IoT）传感器和机器人手臂，所有这些手臂都与他们手工一起工作，以自主有效地执行多个智能农业任务。sardog能够使用LIDAR自动导航，使用机器人臂拾取水果，使用机器人执行器传感器框架测试土壤性能，它可以跟随现场的农民并为其携带农产品。sardog的目的是使多个主要的农业过程更加高效，成本效益和人性化，并执行一些未被广泛探索的新农业过程。索引术语 - 精确农业，农用机器人技术，LIDAR SLAM导航，计算机视觉，深度学习。
农业机器人技术：牲畜种植和农作物种植的高级技术
摘要。本文分析了机器人系统对现代农业的影响。集成了高级技术的关键方面，例如饲养过程的自动化，牧场管理和自动作物收获。讨论了在农场成功实施创新解决方案的示例，包括移动饲料搅拌机，自动化小牛饲养系统，智能土壤样品收集器和飞行的自主花园机器人。特别注意应用这些技术的经济效率和可持续性，以及它们对改善工作条件和减少环境影响的影响。还讨论了与高初始投资，合格人员的需求以及旧农场结构对新技术的改编有关的挑战和问题。的结论，强调了其在面对日益增长的全球挑战时在实现可持续性和提高生产率方面的作用。
农业机器人技术的经济学
世界正处于农业浪潮的早期阶段。与以前的农业技术浪潮一样，农民和农业综合企业正在确定哪些机器人技术值得。本章的一般目标是描述全球广泛采用农业机器人技术在内的经济潜力，包括低收入国家和中等收入国家。这项研究对农民，农业综合企业，农业研究人员，农用机器制造商，农业政策制定者以及对粮食安全，环境和农村经济有兴趣的公众感兴趣。在本章中，“机器人”一词是指能够在无直接干预的情况下进行自主操作的机器。机器人一词倾向于在媒体中和公众中用于任何能够自动操作的设备。机器人通常被拟人化为移动和说话，但可能采用多种形式（例如固定和静音）。更多的技术讨论倾向于使用诸如“自动机器”或“自主
太阳能自主多功能农业机器人
电子和电信工程系Sinhgad技术与科学学院，浦那，马哈拉施特拉邦，印度摘要：我们的项目，“太阳能自动多功能农业机器人”，代表了现代农业的重要一步。我们使用太阳能电池板上的清洁，可再生能源来保持机器人的运行，从而减少了我们对传统电源的依赖，并最大程度地减少对环境的危害。为了使机器人精确有效地移动，我们使用了高性能的直流电动机。这些电动机允许其顺畅地导航不同类型的地形。为了准确种植种子，我们已经合并了伺服电机。我们还使用专用的直流电动机泵进行精确的农药施用来保护农作物。，为了有效地切草，我们依靠高扭矩的GC电机，使机器人在各种农业任务中都具有多功能性。所有这些组件均由Arduino微控制器控制，后者充当机器人的中央大脑。IT管理不同部分之间的互动，以确保实时执行任务。为了使机器人用户友好，我们开发了一个直观的Android应用程序。此应用程序使操作员可以远程控制和监视机器人。应用程序和机器人之间的连接是通过蓝牙建立的，可确保移动应用程序与农业机器之间的可靠链接。通过将清洁能源，先进的运动技术和精致的微控制器结合起来，我们的太阳能自动多功能农业机器人将提高农业效率，同时最大程度地减少对环境的危害。此摘要提供了对我们项目报告的以下各节中我们深入研究的关键组件和功能的瞥见。关键字：太阳能，农业机器人，高级运动技术，Arduino
文章 基于空间人工智能的小麦检测和防撞农业机器人平台
摘要：为了在小麦生长季节获得更一致的测量结果，我们构思并设计了一个自主机器人平台，该平台使用空间人工智能 (AI) 在作物行中导航时执行防撞。农学家的主要限制是在驾驶时不要碾过小麦。因此，我们训练了一个空间深度学习模型，该模型可帮助机器人在田间自主导航，同时避免与小麦发生碰撞。为了训练这个模型，我们使用了公开的预标记小麦图像数据库，以及我们在田间收集的小麦图像。我们使用 MobileNet 单次检测器 (SSD) 作为我们的深度学习模型来检测田间的小麦。为了提高机器人实时响应田间环境的帧速率，我们在小麦图像上训练了 MobileNet SSD，并使用了新的立体相机 Luxonis Depth AI 相机。新训练的模型和相机可以实现每秒 18-23 帧 (fps) 的帧速率 - 足够快，让机器人每行驶 2-3 英寸就能处理一次周围环境。一旦我们知道机器人准确地检测到周围环境，我们就会解决机器人的自主导航问题。新的立体摄像头使机器人能够确定与训练物体的距离。在这项工作中，我们还开发了一种导航和防撞算法，该算法利用这些距离信息帮助机器人观察周围环境并在田间机动，从而精确避免与小麦作物发生碰撞。我们进行了大量实验来评估我们提出的方法的性能。我们还将我们提出的 MobileNet SSD 模型获得的定量结果与其他最先进的物体检测模型（例如 YOLO V5 和 Faster 区域的卷积神经网络 (R-CNN) 模型）的定量结果进行了比较。详细的比较分析揭示了我们的方法在模型精度和推理速度方面的有效性。