标题：农业机器人
发展
  农业机器人在采摘西红柿农业机器人出现后，发展很快，许多国家在农业机器人的研制和发展，出现了多种类型农业机器人。目前日本居于世界各国之首。在进入21世纪以后，新型多功能农业机器人得到日益广泛地应用，智能化机器人也会在广阔的田野上越来越多地代替手工完成各种农活，第二次农业革命将深入发展。
分类
施肥机器人  农业机器人美国明尼苏迭州一家农业机械公司的研究人员推出的机器人别具一格，它会从不同土壤的实际情况出发，适量施肥。它的准确计算合理地减少了施肥的总量，降低了农业成本。由于施肥科学，使地下水质得以改善。
大田除草机器人德国农业专家采用计算机、全球定位系统(GPS)和灵巧的多用途拖拉机综合技术，研制出可准确施用除草剂除草的机器人。首先，由农业工人领着机器人在田间行走。在到达杂草多的地块时，它身上的GPS接收器便会显示出确定杂草位置的坐标定位图。农业工人先将这些信息当场按顺序输入便携式计算机，返回场部后再把上述信息数据资料输到拖拉机上的一台计算机里。当他们日后驾驶拖拉机进入田问耕作时，除草机器人便会严密监视行程位置。如果来到杂草区，它的机载杆式喷雾器相应部分立即启动，让化学除草剂准确地喷撒到所需地点。
菜田除草机器人英国科技人员开发的菜田除草机器人所使用的是一部摄像机和一台识别野草、蔬菜和土壤图像的计算机组合装置，利用摄像机扫描和计算机图像分析，层层推进除草作业。它可以全天候连续作业，除草时对土壤无侵蚀破坏。科学家还准备在此基础上，研究与之配套的除草机械来代替除草剂。收割机器人美国新荷兰农业机械公司投资250万美元研制一种多用途的自动化联合收割机器人，著名的机器人专家雷德·惠特克主持设计工作，他曾经成功地制造出能够用于监测地面扭曲、预报地震和探测火山喷发活动征兆的航天飞机专用机器人。惠特克开发的全自动联合收割机器人很适合在美国一些专属农垦区的大片规划整齐的农田里收割庄稼，其中的一些高产田的产量是一般农田的十几倍。
  
采摘柑桔机器人西班牙科技人员发明的这种机器人由一台装有计算机的拖拉机、一套光学视觉系统和一个机械手组成，能够从桔子的大小、形状和颜色判断出是否成熟，决定可不可以采摘。它工作的速度极快，每分钟摘柑桔60个而靠手工只能摘8个左右。另外，采摘柑桔机器人通过装有视频器的机械手，能对摘下来的柑桔按大小马上进行分类。
采摘蘑菇机器人英国是世界上盛产蘑菇的国家，蘑菇种植业已成为排名第二的园艺作物。据统计，人工每年的蘑菇采摘量为ii万吨，盈利十分可观。为了提高采摘速度，使人逐步摆脱这一繁重的农活，英国西尔索农机研究所研制出采摘蘑菇机器人。它装有摄像机和视觉图像分析软件，用来鉴别所采摘蘑菇的数量及属于哪个等级，从而决定运作程序。采摘蘑菇机器人在机上的一架红外线测距仪测定出田问蘑菇的高度之后，真空吸柄就会自动地伸向采摘部位，根据需要弯曲和扭转，将采摘的蘑菇及时投入到紧跟其后的运输机中。它每分钟可采摘40个蘑菇，速度是人工的两倍。
分检果实机器人在农业生产中，将各种果实分检归类是一项必不可少的农活，往往需要投入大量的劳动力。英国西尔索农机研究所的研究人员开发出一种结构坚固耐用、操作简便的果实分检机器人，从而使果实的分检实现了自动化。它采用光电图像辨别和提升分检机械组合装置，可以在潮湿和泥泞的环境里干活，它能把大个西红柿和小粒樱桃加以区别，然后分检装运，也能将不同大小的土豆分类，并且不会擦伤果实的外皮。
番茄收获机器人日本番茄收获机器人针对成熟番茄果实表现为红色这一特点, 用彩色CCD摄像头作为视觉传感器, 基于RGB分量区分水果和茎叶。
采摘草莓机器人  采摘草莓机器人日本国家农业和食品研究发明了一个能够采摘草莓的机器人。该机器人装有一组摄像头，能够精确捕捉草莓的位置，还有配套软件能根据草莓的红色程度来确保机器人采摘的是成熟的草莓。虽然此机器人目前只能采摘草莓，但可以通过修改程序来使机器人采摘其它水果，如葡萄、番茄等。机器人采一个草莓的时间是9秒，如果大范围使用并能保持采摘效率，可以节省农民40%的采摘时间。
图书信息
  书名：农业机器人
作者：近藤直
出版社：中国农业大学出版社
出版时间：2009年05月
ISBN：9787811176896
开本：16开
定价：70元
内容简介
农业机器人》为中国农业大学出版社作为国家重大出版工程项目近期推出的重点译著。这套书的原著为日文版，日本是一个劳动力缺乏的国家，为了缓解这个矛盾，日本十分重视农业机器人的研究开发工作，取得了丰硕的成果，居于世界领先地位。随着国民经济和农业的发展，我国也迫切需要通过采用现代农业技术和装备，提高劳动生产率，提高农产品品质，促进我国农村的城镇化、市场化、信息化和现代化，促进我国的农产品走向国际市场。在“十一五”期间，我国在“863计划”中设置了多个农业机器人相关的研究课题，包括水果、蔬菜收获机器人，农业机械智能导航技术，自主作业农业机器人，农田信息自动获取技术等。引进本书的目的即在于拓宽我国研究者的视野，推动我国农业机器人研究与开发的发展。
《农业机器人（I）》主要介绍农业机器人的基本原理和基本结构，第1章简要介绍从农业机械到农业机器人发展的进程；第2章介绍农业机器人的感知技术中最重要的机器视觉，包括农业机器人的机器视觉、农作物的光学特性、机器视觉系统及相应的支持软件、从机器视觉获得的信息等；第3章介绍末端执行器和机械臂，包括农作物的机械特性、机器人的驱动器、传感器、末端执行器和机械臂；第4章系统地介绍了机器人的移动机构的自动化，包括非道路行走、导航传感器、运动建模、行走控制、作业和行走路线规划、安全性和障碍物避让等。
《农业机器人（II）》介绍了大量已开发农业机器人的实例，既有日本开发的机器人，也有美国、荷兰、英国等其他国家的研究成果。和《农业机器人（I）》相对应，第1章介绍农业机械的机构和发展中的农业机器人；第2章介绍用于黄瓜、番茄、圆白菜、草莓、柑橘、苹果等的收获和分级机器人的机器视觉系统的实例；第3章介绍用于作物嫁接、移栽，果园中套袋、剪枝、收获、分级，挤奶、剪毛等作业的机器人的末端执行器和机械臂的实例；第4章介绍基于GDS、GPS和机器视觉控制的农业机器人行走机构的实例，如自动拖拉机、耕作机器人、移栽机器人、除草机器人、干草收获机器人，轨道、履带式、行走式机器人，自动式直升机等。随书所赠光盘不仅包括大量彩色照片和图片，还提供很多机器人工作时的动画，有助于读者理解。
本书的三位作者都是农业机器人领域的国际领航科学家，他们的研究课题一直处于国际领先水平。近藤直教授1984年发表了在京都大学研究农业机器人的成果，这也是世界上农业机器人研究的开始，之后他一直致力于农业机器人的开发并积极推进农业机器人的实用化。门田充司副教授一直是近藤教授的合作伙伴，和近藤教授一起取得了令人瞩目的成就。野口伸教授任职于北海道大学，在机器人拖拉机和无人直升机方面造诣颇深；他还是日本国家科学委员会委员，参与引领日本农业机械化发展方向的国家决策。
本书的四位译者李民赞、陈兵旗教授，乔军、孙明副教授均为中国农业大学教师，都曾在日本学习、工作多年并在日本获得相关专业的博士学位，回国后仍旧从事相关专业的教学和科研工作，对语言和专业领域非常熟悉。在本书翻译的过程中，译者和原著作者多次沟通，对原著中的疑点进行探讨，力求准确、正确。
《农业机器人（I）》200页，《农业机器人（II）》242页（附赠光盘一张），合计定价70元。
作者简介
近藤直，京都大学农学博士，现为爱媛大学教授；门田充司，京都大学农学博士，现为冈山大学副教授；野口伸，北海道大学农学博士，现为北海道大学教授，日本国家科学委员会委员。
译者：上册：乔军，日本东京农工大学博士，现为中国农业大学副教授；陈兵旗，日本东京农工大学博士，现为中国农业大学教授。
下册：孙明，日本岩手大学博士，现为中国农业大学副教授；李民赞，日本东京农工大学博士，现为中国农业大学教授。
图书目录
上册1 农业生产的自动化和机器人化
1.1 什么是农业机械
1.2 从农业机械到农业机器人
1.2.1 农业机器人的定义
1.2.2 农业机器人的历史与作用
1.2.3 利用机器人的新式农业生产
2 机器视觉
2.1 农业机器人的机器视觉
2.2 对象的光学特性
2.3 机器视觉系统
2.3.1 能量的流动
2.3.2 照明
2.3.3 摄像元件和摄像机
2.3.4 从摄像机到PC的图像数据传送
2.4 机器视觉软件
2.4.1 颜色变换
2.4.2 前处理
2.4.3 二值图像的特征量测量
2.4.4 纹理特征量
2.4.5 位置检测
2.4.6 识别算法
2.5 来自机器视觉的信息
2.5.1 X射线图像
2.5.2 紫外图像
2.5.3 彩色图像
2.5.4 灰度图像
2.5.5 近红外图像
2.5.6 太赫兹波图像
2.5.7 高光谱图像
2.5.8 遥感图像
2.5.9 三维图像
2.5.1 0其他断层图像 3 末端执行器与机械臂
3.1 农业机器人的末端执行器与机械臂
3.2 对象物体的特性
3.2.1 物理特性
3.2.2 栽培方式
3.3 驱动器（传动装置）
3.3.1 电气式
3.3.2 液压式
3.3.3 气动式
3.3.4 SMA驱动器
3.4 传感器
3.4.1 微动开关
3.4.2 光电传感器
3.4.3 电位计
3.4.4 编码器
3.4.5 超声波传感器
3.4.6 PSD
3.4.7 激光测距仪
3.4.8 应变片
3.4.9 压力传感器
3.4.10 红外传感器
3.5 末端执行器
3.5.1 末端执行器的机构
3.5.2 末端执行器的功能
3.5.3 末端执行器的检测功能
3.6 机械臂
3.6.1 机械臂的基本机构
3.6.2 机械臂的种类及所适合的栽培方式
3.6.3 可操作性
3.6.4 冗余自由度机械臂
3.6.5 机械臂的安全性4 车辆自动化
4.1 野外车辆自动化
4.1.1 车辆自动化的构成要素
4.1.2 车辆自动化必需的机电知识
4.1.3 下一代机器人化技术
4.1.4 地面力学和非线性运动系统
4.2 导航传感器
4.2.1 GPS
4.2.2 超声波传感器
4.2.3 激光
4.2.4 地磁方位传感器
4.2.5 视觉传感器
4.2.6 陀螺仪
4.2.7 埋设电线
4.3 车辆运动建模
4.3.1 轮式车辆的建模
4.3.2 履带车辆的建模
4.3.3 步行车辆的建模
4.3.4 直升机的建模
4.3.5 基于卡尔曼滤波器的状态估计
4.4 车辆控制方法
4.4.1 古典控制
4.4.2 现代控制
4.4.3 自适应控制·学习控制
4.5 作业规划·路径规划
4.5.1 传统作业法和机器人作业法
4.5.2 路径生成法
4.5.3 作业规划的最优化
4.6 安全性与避障
4.6.1 车辆自动驾驶的安全性
4.6.2 自诊断机能
4.6.3 障碍物检出方法与回避动作
4.7 多智能体系统
4.7.1 综合系统与自主分散系统
4.7.2 网络机器人
4.7.3 基于协调动作的农作业高效化
参考文献
习题答案
索引
下册1 农业机械的机构与起步中的农业机器人
1.1 起步中的农业机器人
1.2 耕作机械
1.3 施肥机（堆肥、粉状肥料、粒状肥料、液体肥料）
1.4 播种机（撒播、条播、点播）
1.5 插秧机
1.6 蔬菜移植机
1.7 中耕除草机
1.8 植保机械
1.9 谷物收获机
1.10 旱田作物/蔬菜/果实收获机
1.11 分选/初加工机械
1.12 牧草收获机械
1.13 挤奶机械
1.14 搬运机械（动力搬运车、单轨式搬运车）
2 农业机器视觉的应用实例
2.1 土壤中的光谱检测
2.2 菊花的扦插
2.3 康乃馨和天竺葵的扦插
2.4 株间除草
2.5 作物行的识别
2.6 基于激光测距仪的外部环境识别
2.7 番茄/樱桃番茄的收获
2.8 樱桃番茄/草莓的收获
2.9 茄子的收获
2.10 黄瓜的收获
2.11 甘蓝的收获
2.12 柑橘的分选
2.13 香橙/酸橘的分选
2.14 桃子的分选
2.15 梨的分选
2.16 苹果的分选
2.17 柿子的分选
2.18 莲雾/猕猴桃的分选
2.19 葡萄的分选
2.20 番茄的分选
2.21 茄子的分选
2.22 黄瓜/苦瓜的分选
2.23 青椒的分选
2.24 马铃薯/洋葱的分选
2.25 芦笋的分选
2.26 大葱的初加工和分选
2.27 甘蓝的初加工和大型果实的分选
2.28 菊花切花的分选
2.29 木材的检测
2.30 畜/林/海产品的检测与处理
2.31 牛的监测
2.32 太赫兹波图像的应用
2.33 高光谱图像（AOTF）的应用
2.34 遥感图像的应用
3 农业机器人的末端执行器与机械臂的实例3.1 幼苗的移栽
3.2 菊花的扦插
3.3 嫁接
3.4 剪枝
3.5 葡萄套袋
3.6 葡萄疏粒、整形
3.7 葡萄的收获
3.8 柑橘/苹果的收获
3.9 草莓的收获（土培）
3.10 草莓的收获（高架栽培）
3.11 番茄的收获
3.12 樱桃番茄的收获
3.13 茄子的收获
3.14 黄瓜的收获和摘叶
3.15 生菜的收获
3.16 甘蓝的收获
3.17 西瓜的收获
3.18 重量型作物收获、作业辅助装置
3.19 蘑菇的收获
3.20 果实的分选
3.21 农产品的包装
3.22 剪羊毛
3.23 挤奶
3.24 植物工厂
3.25 加工食品的包装处理
4 车辆自动化的实例4.1 线控操纵
4.2 驾驶辅助系统
4.3 自动行走系统-1（GDS）
4.4 自动行走系统-2（GPS）
4.5 自动行走系统-3（视觉）
4.6 自动跟随控制
4.7 联合收获机机群管理系统
4.8 机器人拖拉机
4.9 耕作机器人
4.10 插秧机器人
4.11 水田除草机器人
4.12 温室内作业机器人的移动机构
4.13 温室内植保机器人
4.14 果园机器人
4.15 以视觉为基础的自主牧草收获机
4.16 草坪修剪机器人
4.17 陡坡地施肥机器人
4.18 单轨车
4.19 龙门作业车
4.20 履带式机器人
4.21 足式机器人
4.22 机器人直升机
4.23 主从式系统
4.24 遥控操作
参考文献
结束语
索引