基于卷积神经网络与轨道监测的温室番茄植株特异性蒸散量估算系统

《Computers and Electronics in Agriculture》：Plant-specific crop evapotranspiration estimation system for greenhouse tomatoes using convolutional neural network and rail-based monitoring device

　　本综述系统阐述了双臂机器人高速运动技术的最新进展，重点分析了运动学模型、控制策略及协作规划方法。文章深入探讨了视觉伺服（Visual Servoing）、力触觉感知（Force-Tactile Perception）与自适应学习（Adaptive Learning）在动态环境中的集成应用，并突出其在农业自动化（如非结构化环境作业、果实遮挡处理、自适应抓取等场景）中的技术挑战与发展前景。综述强调从传统模型控制到学习驱动自主系统的演进，指出多模态传感器融合（Multi-modal Sensor Fusion）与大规模模型嵌入（Large-scale Model Embedding）对提升双臂协作精度与响应速度的关键作用，为工业与农业领域的高效、鲁棒、可扩展机器人系统提供重要理论支撑。

　　

关键技术创新点

视觉伺服与运动规划技术

高速运动技术的核心在于实时感知与精准控制的协同。视觉伺服（Visual Servoing）通过摄像头实时反馈调整机械臂轨迹，显著提升动态目标追踪能力；运动规划算法则致力于解决双臂协作中的路径优化与碰撞规避问题，尤其在枝叶交错（Branch Occlusion）的农业场景中，需结合深度学习预测障碍物位移。柔性抓取技术（Flexible Grasping）通过仿生夹爪与触觉传感器（Tactile Sensor）实现果蔬的无损操作，避免机械损伤。

农业场景下的应用挑战

非结构化农田环境（如作物形态随机、光照多变）对双臂机器人的感知系统提出极高要求。当前研究重点包括：多源异构环境（Multi-source Heterogeneous Factors）下的防碰撞策略、果实遮挡（Fruit Occlusion）时的协作抓取规划，以及针对不同作物（如番茄、草莓）的适应性控制框架。需融合3D视觉（3D Vision）、力反馈（Force Feedback）与强化学习（Reinforcement Learning）实现动态避障与精准操作。

未来研究方向

未来突破需聚焦于多模态传感器（Multi-modal Sensors）的深度融合、基于大规模模型（Large-scale Models）的决策嵌入，以及跨任务迁移学习（Transfer Learning）能力的提升。同时，轻量化模型部署（Lightweight Model Deployment）将助力双臂机器人在资源受限的田间场景中实现低延迟响应。

结论

双臂高速运动技术正从结构化工业场景向复杂农业环境拓展，其发展依赖感知-规划-控制闭环的持续优化。通过仿生设计（Bionic Design）与智能算法（Intelligent Algorithms）的结合，未来双臂机器人有望在采摘、嫁接、修剪等农业任务中实现更高自主性与作业效率。