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　　農業智能機器人集合了先進傳感技術、環境建模算法、規劃導航算法、自動控制技術、柔性執行機構技術等多種機器人領域的前沿技術和關鍵理論，成為機器人技術發展的一大重要分支。按照用途對農業機器人進行分類，有種植類農業機器人、畜牧類農業機器人、農產品檢測加工類農業機器人等。另一方面，由于這些類別機器人具有鮮明的應用背景特征，其相應的產業化進程也會逐漸的推廣開來。農業機器人在畜牧業領域已經成功的實現了產業化，遍布世界各地農場中的擠牛奶機器人就是典型的代表。現時，對農業機器人的研究主要集中在機器人規劃導航技術領域，其包括兩大部分的內容，一部分是農業機器人地面移動平臺的導航與控制技術，另一部分是農業機器人作業機構的動作規劃技術。

　　地面移動平臺的導航與控制技術一直是國際上機器人研究領域的熱點問題，特別是針對非結構環境條件下的導航問題，目前是制約機器人導航技術發展的瓶頸。通常情況下，導航控制是一個多傳感器信息融合與處理的過程，即將從各種傳感器（包括機器人的位姿傳感器和探測周圍環境的主動探測傳感器等）獲得的數據進行分析，然后結合任務要求對機器人的下一步動作進行控制。農業環境是典型的非結構環境：地面凹凸不平，枝葉生長方向不規則，作業對象位置隨機、作業環境變化多樣等等因素都大大增加了導航的難度。

　　作業機構的動作規劃技術，在工業領域對于機械臂的控制技術已經發展到了很成熟的階段，特別是采用示教方式訓練的機械臂，能夠在滿足作業速度要求的同時達到非常高的作業精度。但是在農業領域，示教方式卻很難發揮作用。因為示教方式的使用，要求作業環境能夠簡單且能夠保持穩定不變的狀態，而農業作業環境復雜多變，僅僅依靠示教類型的開環控制是無法完成任務的。現有的農業機器人作業機構的規劃技術，都是需要結合主動探測傳感器的信息，實時的對規劃方案進行修正，從而使目標任務得到逐步實現。農業環境的復雜性、多樣性，對農業機器人的規劃導航技術提出了更高的要求。在未來的規劃導航技術研究中，利用機器視覺方法獲得環境條件信息將作為重要的規劃導航依據，如何充分利用視覺信息，形成便于使用規劃導航算法的抽象環境模型，將成為農業機器人研究的熱點問題。

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