第38卷 第1期 農(nóng) 業(yè) 工 程 學(xué) 報(bào) Vol 38 No 1 2022年 1月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Jan 2022 53 基于WoS文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)和知識(shí)圖譜的 農(nóng)業(yè)機(jī)器人進(jìn)展與趨勢(shì) 楊 睿1 2 王應(yīng)寬3 王寶濟(jì)1 2 1 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)圖書(shū)館 北京 100083 2 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)情報(bào)研究中心 北京100083 3 農(nóng)業(yè)農(nóng)村部規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院 北京 100125 摘 要 隨著物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù) 人工智能等技術(shù)的進(jìn)步 全球農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究迅速發(fā)展 為了解全球農(nóng)業(yè)機(jī)器人的發(fā)展 現(xiàn)狀 該研究基于Web of Science WoS 核心數(shù)據(jù) 利用知識(shí)圖譜可視化軟件 繪制農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究領(lǐng)域知識(shí)圖譜 研 究表明 農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究大致可以分為4個(gè)發(fā)展階段 當(dāng)前農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究進(jìn)入加速發(fā)展期 逐步向多功能 智能化自 主無(wú)人系統(tǒng)發(fā)展 中國(guó)與美國(guó) 美國(guó)與西班牙以及中國(guó)和日本之間的合作最為密切 中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)器人相關(guān)研究 量質(zhì)齊 增 尤其是水果采摘機(jī)器人 取得較多成果 最后對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)器人的發(fā)展提出了幾點(diǎn)建議 加強(qiáng)基礎(chǔ)研究 實(shí)現(xiàn)高水 平科技自立自強(qiáng) 提升農(nóng)業(yè)機(jī)器人的智能化水平 適應(yīng)不同作業(yè)環(huán)境 保證作業(yè)性能的穩(wěn)定性 高質(zhì)量和高效率 制定 扶持引導(dǎo)政策 加大投入 加強(qiáng)研發(fā)和人才隊(duì)伍建設(shè) 推動(dòng)農(nóng)業(yè)機(jī)器人技術(shù)與裝備的可持續(xù)健康發(fā)展與應(yīng)用 關(guān)鍵詞 農(nóng)業(yè)機(jī)器人 農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī) 文獻(xiàn)計(jì)量 知識(shí)圖譜 CiteSpace VOSviewer HistCite doi 10 11975 j issn 1002 6819 2022 01 006 中圖分類號(hào) S220 1 文獻(xiàn)標(biāo)志碼 A 文章編號(hào) 1002 6819 2022 01 0053 10 楊睿 王應(yīng)寬 王寶濟(jì) 基于WoS文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)和知識(shí)圖譜的農(nóng)業(yè)機(jī)器人進(jìn)展與趨勢(shì) J 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào) 2022 38 1 53 62 doi 10 11975 j issn 1002 6819 2022 01 006 http www tcsae org Yang Rui Wang Yingkuan Wang Baoji Progress and trend of agricultural robots based on WoS bibliometrics and knowledge graph J Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Transactions of the CSAE 2022 38 1 53 62 in Chinese with English abstract doi 10 11975 j issn 1002 6819 2022 01 006 http www tcsae org 0 引 言 農(nóng)業(yè)機(jī)器人是一種新型的智能農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備 是人 工智能監(jiān)測(cè) 自動(dòng)控制 圖像識(shí)別技術(shù) 環(huán)境建模算法 感應(yīng)器 柔性執(zhí)行等先進(jìn)技術(shù)的集合 1 包括巡檢機(jī)器人 耕作機(jī)器人 嫁接機(jī)器人 除草機(jī)器人 植保機(jī)器人 收獲機(jī)器人等 廣義來(lái)看 具有人工智能特征的農(nóng)業(yè)裝 備都屬于農(nóng)業(yè)機(jī)器人范疇 2 農(nóng)業(yè)自動(dòng)駕駛機(jī)器 農(nóng)用無(wú) 人機(jī)等都是農(nóng)業(yè)機(jī)器人 與工業(yè)機(jī)器人相比 農(nóng)業(yè)機(jī)器人有如下特點(diǎn) 作業(yè) 的季節(jié)性 作業(yè)環(huán)境復(fù)雜性 作業(yè)對(duì)象的嬌嫩性和復(fù)雜 性等 3 根據(jù)解決問(wèn)題的側(cè)重點(diǎn) 農(nóng)業(yè)機(jī)器人可分為主要 用于大田作業(yè)的行走系列機(jī)器人 包括播種機(jī)器人 耕 作機(jī)器人 大田收獲機(jī)器人 除草機(jī)器人 植保機(jī)器人 等 主要用于設(shè)施農(nóng)業(yè)的機(jī)械手系列機(jī)器人 包括嫁接 機(jī)器人 果蔬采摘機(jī)器人 分揀機(jī)器人 育苗育種機(jī)器 人等 用于農(nóng)產(chǎn)品加工與鑒定的機(jī)器人 包括剪羊毛機(jī) 器人 擠奶機(jī)器人 肉類加工機(jī)器人等 4 目前 大馬力 收稿日期 2021 09 05 修訂日期 2021 12 24 基金項(xiàng)目 中國(guó)科協(xié)2021年中國(guó)雙邊學(xué)術(shù)會(huì)議及科技交流活動(dòng)項(xiàng)目 中 美雙邊精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)高端論壇 JS20210528 中國(guó)科協(xié)中國(guó)科技期刊卓越行動(dòng) 計(jì)劃 卓越計(jì)劃 C 083 作者簡(jiǎn)介 楊睿 研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)分析與情報(bào)研究 Email mailruiy 通信作者 王應(yīng)寬 博士 編審 研究員 研究方向?yàn)檗r(nóng)業(yè)工程和數(shù)字出版 Email wangyk tcsae org 王寶濟(jì) 研究館員 研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)分析與情報(bào) 研究 Email wbj 自主駕駛拖拉機(jī) 大載荷無(wú)人植保機(jī) 農(nóng)產(chǎn)品分揀分級(jí) 機(jī)器人 農(nóng)產(chǎn)品冷庫(kù)裝卸機(jī)器人 授粉機(jī)器人 畜舍巡 檢作業(yè)機(jī)器人等高端智能農(nóng)機(jī)裝備的研發(fā)受到關(guān)注 5 受農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力匱乏的影響 日本率先開(kāi)始了農(nóng)業(yè)機(jī) 器人的研究 1984年日本京都大學(xué)近藤直教授將機(jī)器人 引入農(nóng)業(yè)工程領(lǐng)域 相繼研發(fā)了采摘 插條 移植 噴 灑等機(jī)器人 日本也長(zhǎng)期引領(lǐng)著采摘機(jī)器人的發(fā)展 此 外 經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的美國(guó) 荷蘭 英國(guó) 德國(guó)等國(guó)家同樣重 視機(jī)器人的發(fā)展 相繼出臺(tái)政策支持技術(shù)研究 理論研 究和現(xiàn)實(shí)應(yīng)用均處于世界領(lǐng)先地位 美國(guó)領(lǐng)土廣闊 行 走式大田作業(yè)機(jī)器人發(fā)展的最為成熟 荷蘭 英國(guó)重點(diǎn) 關(guān)注擠奶機(jī)器人 可以看出 農(nóng)業(yè)機(jī)器人的發(fā)展有著深 厚的現(xiàn)實(shí)因素 各國(guó)技術(shù)的發(fā)展都與其國(guó)情密切相關(guān) 中國(guó)的相關(guān)研究起步較晚 1998年中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)研發(fā)出 自動(dòng)嫁接機(jī)器人 采摘機(jī)器人 除草機(jī)器人 育苗機(jī)器 人 巡檢機(jī)器人等也陸續(xù)取得進(jìn)展 關(guān)鍵技術(shù)不斷突破 但整體發(fā)展速度仍然不及發(fā)達(dá)國(guó)家 6 農(nóng)業(yè)機(jī)器人技術(shù)是智慧農(nóng)業(yè)的關(guān)鍵支撐技術(shù) 7 更反 映著國(guó)家的農(nóng)業(yè)機(jī)械化水平 8 2015 年 加拿大聯(lián)邦政 府在其發(fā)布的 新興技術(shù)與相關(guān)信息 報(bào)告中指出 農(nóng) 業(yè)機(jī)器人將在5 10年進(jìn)入生產(chǎn)應(yīng)用 改變傳統(tǒng)農(nóng)業(yè) 因此 基于現(xiàn)實(shí)需求和國(guó)際趨勢(shì) 中國(guó)需加快實(shí)施農(nóng)業(yè) 機(jī)器人發(fā)展戰(zhàn)略 全球農(nóng)業(yè)機(jī)器人的研究和應(yīng)用正在迅速發(fā)展 為量 化梳理農(nóng)業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域研究的發(fā)展歷程 本文從廣義農(nóng) 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào) http www tcsae org 2022年 54 業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)的角度出發(fā) 基于Web of Science核心合集 數(shù)據(jù) 通過(guò)文獻(xiàn)調(diào)研 文獻(xiàn)計(jì)量 知識(shí)圖譜等方法進(jìn)行 分析 并展望其未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì) 以期為中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)器 人發(fā)展規(guī)劃提供參考 1 數(shù)據(jù)來(lái)源與分析方法 1 1 數(shù)據(jù)來(lái)源 在Web of Science核心合集中進(jìn)行檢索 檢索文獻(xiàn)發(fā) 表時(shí)間截至2020年 檢索時(shí)間為2021年4月4日 采 用總分式檢索思路 見(jiàn)表1 最終檢索到5 438篇文獻(xiàn) 作為本研究的數(shù)據(jù)源 1 2 分析方法 1 利用知識(shí)圖譜可視化軟件CiteSpace VOSviewer 繪制知識(shí)圖譜 包括國(guó)家合作聚類圖 關(guān)鍵詞共現(xiàn)聚類 圖 關(guān)鍵詞主題路徑圖 分析各時(shí)期 各國(guó)的研究態(tài)勢(shì) 與熱點(diǎn)內(nèi)容 2 利用文獻(xiàn)引文分析軟件HistCite識(shí)別基于本地文 獻(xiàn)數(shù)據(jù)集的高被引文獻(xiàn) 表1 農(nóng)業(yè)機(jī)器人檢索式構(gòu)建 Table 1 Construction of the indexing ways for agricultural robots 主題Topic 檢索式Search strategy 農(nóng)業(yè)機(jī)器人Agricultural robot TS agricultur or farm and robot 農(nóng)業(yè)自動(dòng)駕駛機(jī)器 Agricultural autonomous vehicle TS agricultur or farm and autonomous vehicle or autonomous tractor 農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī) Agricultural UAV TS agricultur or farm and unmanned aircraft vehicle or unmanned aerial vehicle or unmanned aircraft system or unmanned aerial system or UAV or UAS 其他農(nóng)業(yè)機(jī)器人 Other types of agricultural robots TI field operation robot or plant protection robot or harvest robot or weeding robot or grafting robot or picking robot or plant factory robot or food robot or meat robot or milk robot or sheep shearing robot 2 世界農(nóng)業(yè)機(jī)器人發(fā)展歷程 從統(tǒng)計(jì)文獻(xiàn)年度分布看 21世紀(jì)之前世界農(nóng)業(yè)機(jī)器 人研究一直處于萌芽期 發(fā)展較為緩慢 從2013年開(kāi)始 研究產(chǎn)出迅速增加 2019年的發(fā)文量約是2010年的10 倍 圖1 具體來(lái)看 農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究經(jīng)歷了如下階段 圖1 農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究文獻(xiàn)年度分布圖 Fig 1 Annual number of papers of agricultural robot research 第一階段 20世紀(jì)90年代之前 在Web of Science 核心合集中可檢索到的最早的相關(guān)文獻(xiàn) 是1981年澳大 利亞學(xué)者Turner等 9 發(fā)表在 Agricultural Engineering 上的一篇快報(bào) 介紹了剪羊毛機(jī)器人 此階段相關(guān)研究 雖然數(shù)量較少 但研究對(duì)象廣泛 涉及采摘機(jī)器人 食 品加工機(jī)器人 擠奶機(jī)器人 剪羊毛機(jī)器人等 使工業(yè) 機(jī)器人技術(shù)適用于農(nóng)業(yè)是這一時(shí)期的主要研究?jī)?nèi)容 如 有學(xué)者討論了如何將工業(yè)機(jī)器人焊接系統(tǒng)用于農(nóng)業(yè)機(jī)械 部件中 10 以及將工業(yè)機(jī)器人用于甜菜收割 11 此外 基于顏色視覺(jué)信息指導(dǎo)機(jī)器人采摘柑橘的探討 12 13 獲 得廣泛關(guān)注 第二階段 1990 1999年 為了更好地分析重點(diǎn)研 究領(lǐng)域 繪制這一時(shí)期研究的關(guān)鍵詞聚類圖譜 圖2 從圖2中可以看出 主要研究?jī)?nèi)容包括4部分 1 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)廣泛用于農(nóng)業(yè)機(jī)器人視覺(jué)感 知 路徑規(guī)劃 2 機(jī)器視覺(jué) 農(nóng)業(yè)機(jī)器人的操作對(duì)象是 農(nóng)作物及各類農(nóng)產(chǎn)品 為了獲取作物信息 農(nóng)業(yè)機(jī)器人 需要具備機(jī)器視覺(jué) 這是與以往大多數(shù)工業(yè)機(jī)器人所不 同的 14 機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)可以獲取作物的顏色 長(zhǎng)寬比 大 小 輪廓等信息 15 利用機(jī)器視覺(jué)還可以識(shí)別與提取可見(jiàn) 區(qū)域光譜反射率 實(shí)現(xiàn)較為精準(zhǔn)的水果收獲 16 3 機(jī) 械手 末端執(zhí)行器 傳感器等機(jī)器人技術(shù) 日本研發(fā)出 番茄一號(hào) 黃瓜二號(hào) 葡萄三號(hào)等采摘機(jī)器人 Kondo 等 17 將機(jī)器人組成概括為機(jī)械手 末端執(zhí)行器 視覺(jué)傳 感器 行走裝置四部分 這一階段 關(guān)于機(jī)械手 末端 執(zhí)行器 傳感器的優(yōu)化與適應(yīng)性的研究不斷增加 18 20 4 擠奶機(jī)器人 英國(guó) 荷蘭奶牛業(yè)發(fā)達(dá) 為減少農(nóng)民 勞動(dòng)強(qiáng)度 兩國(guó)重點(diǎn)關(guān)注自動(dòng)擠奶系統(tǒng)的研發(fā) 21 22 當(dāng) 時(shí)的相關(guān)研究還考慮了農(nóng)民使用機(jī)器的可操作性 23 關(guān) 注 人機(jī)協(xié)同 注 圖中的圓圈節(jié)點(diǎn)代表關(guān)鍵詞 節(jié)點(diǎn)的大小代表關(guān)鍵詞頻次的多少 節(jié)點(diǎn) 越大 頻次越高 節(jié)點(diǎn)之間的連線代表兩個(gè)關(guān)鍵詞存在共現(xiàn)關(guān)系 共現(xiàn)是指 共同出現(xiàn)在一篇或多篇文章中 共現(xiàn)越多 連線越寬 兩個(gè)關(guān)鍵詞聯(lián)系越緊 密 下同 Note The circle node in the figure represents the keyword and the size of the node represents the frequency of the keyword The larger the node the higher the frequency The line between nodes represents the co occurrence between the two keywords Co occurrence means that the two keywords appear together in one or more articles The more co occurrence the wider the line the closer the connection between the two keywords The same below 圖2 關(guān)鍵詞聚類圖譜 1990 1999年 Fig 2 Keywords cluster graph From 1990 to 1999 得益于計(jì)算機(jī)技術(shù) 導(dǎo)航技術(shù) 傳感器技術(shù)的發(fā)展 此階段農(nóng)業(yè)機(jī)器人實(shí)用技術(shù)快速發(fā)展 機(jī)器人技術(shù)與園 藝學(xué)方法相融合 與作物形態(tài)相適應(yīng) 收獲和采摘機(jī)器 人 擠奶機(jī)器人 食品加工機(jī)器人的研究較多 第1期 楊 睿等 基于WoS文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)和知識(shí)圖譜的農(nóng)業(yè)機(jī)器人進(jìn)展與趨勢(shì) 55 第三階段 2000 2012年 主要研究?jī)?nèi)容包括5方 面 圖3 1 定位與導(dǎo)航 導(dǎo)航是行走式農(nóng)業(yè)機(jī)器人 自動(dòng)化作業(yè)的根本保障 24 這一階段相關(guān)技術(shù)不斷創(chuàng)新 基于卡爾曼濾波器的導(dǎo)航 25 26 基于GPS的導(dǎo)航 27 結(jié)合 機(jī)器視覺(jué)和激光雷達(dá)的自主導(dǎo)航 28 以及基于視覺(jué)的作 物行走導(dǎo)航 29 等新技術(shù)大量涌現(xiàn)并不斷改進(jìn)優(yōu)化 2 機(jī)器視覺(jué)與圖像處理 機(jī)器視覺(jué) 計(jì)算機(jī)視覺(jué) 圖像處 理在此階段仍是研究重點(diǎn) 三者聯(lián)系緊密 互有交叉 圖像預(yù)處理 顏色與形狀的識(shí)別方法 圖像分割算法等均 有創(chuàng)新 30 36 3 擠奶機(jī)器人 研究集中在自動(dòng)擠奶系統(tǒng)的 優(yōu)化以及經(jīng)濟(jì)效益評(píng)價(jià) 37 40 4 農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī) 5 算法創(chuàng) 新與優(yōu)化 主要涉及路徑規(guī)劃算法 41 與視覺(jué)算法 42 圖3 關(guān)鍵詞聚類圖譜 2000 2012年 Fig 3 Cluster graph of the keywords From 2000 to 2012 這一階段 農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)研究開(kāi)始興起 無(wú)人機(jī)在農(nóng) 業(yè)領(lǐng)域首先被用于噴施農(nóng)藥 43 隨后被應(yīng)用于農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè) 獲取實(shí)時(shí)遙感影像 44 2002年9月美國(guó)航空航天局研發(fā) 的 探路者Plus 太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)進(jìn)行了概念性飛行試驗(yàn) Herwitz等 45 47 做了多年跟蹤研究 探路者Plus 太陽(yáng) 能無(wú)人機(jī)可以提供高分辨率的實(shí)時(shí)圖像 用于農(nóng)業(yè)監(jiān)測(cè) 與決策支持 此外 用于無(wú)人機(jī)的多光譜遙感快速發(fā)展 探路者Plus 太陽(yáng)能無(wú)人機(jī)就已經(jīng)應(yīng)用了多光譜成像 48 還有學(xué)者研究了多光譜圖像的自動(dòng)配準(zhǔn) 49 Camille等 50 通過(guò)簡(jiǎn)易裝置生成多光譜圖像用于小麥監(jiān)測(cè) Berni等 51 結(jié)合熱遙感和窄帶多光譜遙感進(jìn)行植被監(jiān)測(cè) 驗(yàn)證了低 成本無(wú)人機(jī)遙感的可行性 在關(guān)鍵詞聚類圖中可以看到 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)處于中介地 位 圖3 是連接各個(gè)研究分支的橋梁 說(shuō)明此階段精 準(zhǔn)農(nóng)業(yè)是農(nóng)業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域研究的核心主題 并為其提供 了應(yīng)用場(chǎng)景和發(fā)展動(dòng)力 整體來(lái)看 此階段的研究面向精準(zhǔn)農(nóng)業(yè) 研究仍然 集中在農(nóng)業(yè)機(jī)器人技術(shù) 機(jī)器視覺(jué) 導(dǎo)航技術(shù)等研究保 持高熱度 關(guān)注作物及環(huán)境信息的實(shí)時(shí)獲取 強(qiáng)調(diào)作業(yè) 的精準(zhǔn)性與機(jī)器的可適應(yīng)性 農(nóng)用自動(dòng)車(chē)輛 收獲和采 摘機(jī)器人 擠奶機(jī)器人 除草機(jī)器人的研究較多 農(nóng)業(yè) 無(wú)人機(jī)的發(fā)展方興未艾 第四階段 2013 2020年 此階段農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)相關(guān) 文獻(xiàn)約占總文獻(xiàn)量的一半 因此 分別分析農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī) 與其他類型農(nóng)業(yè)機(jī)器人相關(guān)研究 其他類型農(nóng)業(yè)機(jī)器人 的主要研究?jī)?nèi)容包括4方面 圖4a 1 定位與導(dǎo)航仍 是研究熱點(diǎn) 出現(xiàn)了基于粒子濾波 激光雷達(dá)的自主導(dǎo)航 系統(tǒng) 52 53 基于超聲波傳感器 構(gòu)形空間的導(dǎo)航避障 54 55 關(guān)注定位精度與制導(dǎo)精度 56 57 2 機(jī)器視覺(jué)與圖像處理 隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展 深度學(xué)習(xí)取得重大突破 驅(qū)動(dòng)了機(jī) 器人智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是這一時(shí)期深度 學(xué)習(xí)的代表性算法 被廣泛用于農(nóng)業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域 如用于 估計(jì)水果產(chǎn)量 58 作物分類 59 水果檢測(cè)與采摘 60 61 區(qū) 分作物與雜草 62 64 障礙檢測(cè) 65 等 3 擠奶機(jī)器人 4 人工智能 物聯(lián)網(wǎng) 無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)等新興技術(shù)為農(nóng) 業(yè)機(jī)器人發(fā)展賦能 a 除農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)之外的其他研究關(guān)鍵詞聚類圖譜 2013 2020年 a Cluster graph of the other research keywords besides agricultural UAV From 2013 to 2020 b 農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)研究關(guān)鍵詞聚類圖譜 2013 2020年 b Cluster graph of agricultural UAV research keywords From 2013 to 2020 圖4 關(guān)鍵詞聚類圖譜 2013 2020年 Fig 4 Keywords cluster graph From 2013 to 2020 此階段農(nóng)業(yè)無(wú)人機(jī)研究產(chǎn)出迅速增加 從圖4b中可以 看出 無(wú)人機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域不斷擴(kuò)大 包括監(jiān)測(cè)植被指數(shù) 監(jiān) 測(cè)葉面積指數(shù) 檢測(cè)生物量 土壤分析 監(jiān)測(cè)氮含量 監(jiān) 測(cè)作物生長(zhǎng) 監(jiān)測(cè)水土流失等方面 技術(shù)方面 多光譜 高光譜 激光雷達(dá)等傳感器優(yōu)勢(shì)明顯 可以快速獲取高分 辨率圖像 關(guān)于如何降低其技術(shù)成本的討論較多 66 67 基于 以上技術(shù)的發(fā)展 出現(xiàn)了無(wú)人機(jī)高通量表型平臺(tái) 用于 監(jiān)測(cè)玉米株高與生長(zhǎng) 68 69 估計(jì)樹(shù)高和樹(shù)冠體積 70 獲 取小麥 柑橘育種信息 71 72 等 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào) http www tcsae org 2022年 56 整體來(lái)看 此階段的研究面向智慧農(nóng)業(yè) 人工智能 物聯(lián)網(wǎng) 大數(shù)據(jù)為農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究提供了創(chuàng)新動(dòng)力 傳 感器技術(shù) 識(shí)別算法取得突破 控制與導(dǎo)航精度大大提 高 從種類來(lái)看 農(nóng)用自動(dòng)車(chē)輛 收獲和采摘機(jī)器人 擠奶機(jī)器人 除草機(jī)器人 農(nóng)用無(wú)人機(jī)的研究較多 農(nóng) 業(yè)無(wú)人機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域擴(kuò)大 關(guān)注無(wú)人機(jī)高通量表型平臺(tái)搭 建 無(wú)人機(jī)的成本與安全性 3 文獻(xiàn)特征分析 3 1 出版物分析 統(tǒng)計(jì)世界農(nóng)業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域載文量Top10出版物 如 表2所示 Computers and Electronics in Agriculture 是 刊載農(nóng)業(yè)機(jī)器人相關(guān)研究文章數(shù)量最多的期刊 但其發(fā) 文量也僅占領(lǐng)域發(fā)文總量的4 395 說(shuō)明目前世界農(nóng)業(yè) 機(jī)器人領(lǐng)域研究發(fā)文的分布還較為分散 該刊對(duì)于農(nóng)業(yè) 機(jī)器人的關(guān)注相對(duì)較早 1997年就出版了兩期有關(guān)農(nóng)業(yè) 機(jī)器人的特輯 Robotics in Agriculture Robotic Milking 其次是 Remote Sensing 和 Proceedings of SPIE Remote Sensing 自創(chuàng)刊之時(shí)就開(kāi)始關(guān)注 農(nóng)業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域 近兩年年均相關(guān)載文量高達(dá)70篇 目前還專門(mén)開(kāi)設(shè)了 Remote Sensing in Agriculture and Vegetation Section 農(nóng)業(yè)與植被遙感 主題欄目 Proceedings of SPIE 是國(guó)際光學(xué)與光子學(xué)會(huì)出版的會(huì) 議論文集 學(xué)會(huì)在 2016 2021 年連續(xù)舉辦了 Autonomous Air and Ground Sensing Systems for Agricultural Optimization and Phenotyping 用于農(nóng)業(yè) 優(yōu)化與表型的地空自主傳感系統(tǒng) 主題會(huì)議 出版了大 量有關(guān)農(nóng)業(yè)機(jī)器人遙感的文章 Biosystems Engineering 是歐洲農(nóng)業(yè)工程師學(xué)會(huì) EurAgEng 的 會(huì)刊 關(guān)注生物系統(tǒng)工程研究 中國(guó)的農(nóng)業(yè)工程期刊 International Journal of Agricultural and Biological Engineering 已經(jīng)進(jìn)入農(nóng)業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域發(fā)文量的前10 意味著中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)器人技術(shù)研發(fā)取得進(jìn)展的同時(shí) 期刊 平臺(tái)也在自主創(chuàng)新 增強(qiáng)國(guó)際話語(yǔ)權(quán) 表2 截至2020年農(nóng)業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域載文量Top10出版物 Table 2 Top10 publications in the field of agricultural robots until 2020 出版物 Publications 刊發(fā)農(nóng)業(yè)機(jī)器人文章總量 Number of papers in the field of agricultural robots 占領(lǐng)域發(fā)文總量的比例 Proportion in total number of papers 總被引頻次 Total citations 發(fā)文篇均被引頻次 Average citation per paper 發(fā)文h指數(shù) h index Computers and Electronics in Agriculture 239 4 395 5043 21 1 36 Remote Sensing 216 3 972 4840 22 41 34 Proceedings of SPIE 175 3 2 350 2 7 Sensors 143 2 63 2174 15 2 23 Biosystems Engineering 117 2 152 3193 27 29 30 IFAC papersonline 79 1 453 253 3 2 9 Journal of Field Robotics 67 1 232 1548 23 1 22 Precision Agriculture 63 1 159 2027 32 17 23 IEEE Access 60 1 103 474 7 9 10 International Journal of Agricultural and Biological Engineering 57 1 048 622 10 91 13 注 h指數(shù)指的是一名作者發(fā)表的N篇論文中有h篇每篇至少被引h次 Note The h index means that h of N papers published by a author are cited at least h times each 3 2 國(guó)家發(fā)文分析 統(tǒng)計(jì)各國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究產(chǎn)出總量發(fā)現(xiàn) 美國(guó) 中 國(guó) 西班牙 德國(guó) 日本 意大利 英國(guó) 澳大利亞 印度 法國(guó)是農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究產(chǎn)出數(shù)量最多的前10個(gè)國(guó) 家 表3 繪制Top10國(guó)家的合作聚類圖譜 圖5 圖譜中形成了兩大合作聚類 右側(cè)聚類以美國(guó) 中國(guó)為 核心 左側(cè)聚類包括英國(guó) 西班牙 意大利 法國(guó) 德 國(guó) 10個(gè)國(guó)家之間均存在合作關(guān)系 合作交流密切 除 此之外 圖譜中最寬的連線出現(xiàn)于中 美兩國(guó)之間 共 有110篇合作文獻(xiàn) 其次是美國(guó)與西班牙以及中國(guó)和日 本 分別有37和30篇合作文獻(xiàn) 表明以上國(guó)家之間的 合作最為密切 表3 農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究產(chǎn)出量Top10的國(guó)家 Table 3 Top10 countries with the most published papers 排名 Rank 國(guó)家 Country 刊發(fā)農(nóng)業(yè)機(jī)器人文章總量 Number of papers in the field of agricultural robots 排名 Rank 國(guó)家 Country 刊發(fā)農(nóng)業(yè)機(jī)器人文章總量 Number of papers in the field of agricultural robots 1 美國(guó) 1094 6 意大利 276 2 中國(guó) 885 7 英國(guó) 259 3 西班牙 333 8 澳大利亞 256 4 德國(guó) 329 9 印度 230 5 日本 323 10 法國(guó) 187 注 圖中圓圈節(jié)點(diǎn)的大小代表各國(guó)發(fā)文量的多少 節(jié)點(diǎn)越大 發(fā)文數(shù)量越多 節(jié)點(diǎn)之間的連線代表兩國(guó)存在合作研究 連線的寬度代表兩國(guó)合作文獻(xiàn)的數(shù) 量的多少 合作文獻(xiàn)越多 連線越寬 Note The size of the circle node in the figure represents the amount of papers of each country The larger the node the more papers The line between nodes represents the existence of cooperative research between the two countries and the width of the line represents the number of cooperative research between the two countries The more cooperative research the wider the line 圖5 Top10國(guó)家合作聚類圖譜 Fig 5 Cooperation cluster graph of Top10 countries 第1期 楊 睿等 基于WoS文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)和知識(shí)圖譜的農(nóng)業(yè)機(jī)器人進(jìn)展與趨勢(shì) 57 3 3 中美兩國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)器人發(fā)文對(duì)比分析 統(tǒng)計(jì)中 美兩國(guó)年度農(nóng)業(yè)機(jī)器人發(fā)文數(shù)量 可以看 出 進(jìn)入21世紀(jì)后 中國(guó)的農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究產(chǎn)出數(shù)量不 斷增加 逐步躋身農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究產(chǎn)出大國(guó) 圖6 2003 年中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)陳兵旗教授在 Biosystems Engineering 上發(fā)表了有關(guān)稻田微型除草機(jī)器人的機(jī)器視覺(jué)的文章 73 此后 中國(guó)的相關(guān)研究迅速發(fā)展 產(chǎn)出規(guī)模不斷擴(kuò)大 年均發(fā)文數(shù)量一度與美國(guó)持平 從Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù) 的農(nóng)業(yè)機(jī)器人高影響力論文來(lái)看 美國(guó)學(xué)者貢獻(xiàn)高被引 論文28篇 熱點(diǎn)論文3篇 中國(guó)學(xué)者貢獻(xiàn)高被引論文21 篇 熱點(diǎn)論文3篇 其中美中兩國(guó)合作高被引論文7篇 合作熱點(diǎn)論文1篇 可以看出 兩國(guó)的高影響力論文數(shù) 量非常接近且存在高水平合作研究 一定程度上可以說(shuō) 明中國(guó)的農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究是 量質(zhì)齊增 的 圖6 中美兩國(guó)年度農(nóng)業(yè)機(jī)器人發(fā)文趨勢(shì)圖 Fig 6 The number trend of papers of agricultural robots published by China and USA 為進(jìn)一步比較中 美兩國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究 用 CiteSpace繪制了兩國(guó)研究的關(guān)鍵詞主題路徑圖 從關(guān)鍵 詞時(shí)間維度對(duì)比兩國(guó)研究發(fā)展 通過(guò)對(duì)中美兩國(guó)研究關(guān)鍵詞主題路徑聚類可以看出 中國(guó)最早的農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究出現(xiàn)在2003年 美國(guó)的農(nóng)業(yè)機(jī) 器人相關(guān)研究比中國(guó)要早約10年 圖7 這10年中 美 國(guó)的農(nóng)業(yè)機(jī)器人相關(guān)研究 圖7a 集中在 收獲 harvest 仿真模擬 simulation 色彩 color 機(jī)器視覺(jué) machine vision 自動(dòng)擠奶系統(tǒng) automatic milking system 傳 感器 sensor 導(dǎo)航 navigation 農(nóng)用車(chē)輛 agricultural vehicle 模型 model 移動(dòng)機(jī)器人 mobile robot 1989年 Slaughter等 74 提出一種基于色彩信息的分類模 型 可用于水果采摘機(jī)器人 2002年 Lamm等 75 開(kāi)發(fā) 測(cè)試了擁有機(jī)器視覺(jué)的除草機(jī)器人 雜草噴灑正確率高 達(dá)88 8 Stentz等 76 開(kāi)發(fā)了半自主拖拉機(jī)操作系統(tǒng) 可以實(shí)現(xiàn)路徑跟蹤 障礙物檢測(cè) 自我監(jiān)控等 測(cè)試過(guò) 程中機(jī)器自動(dòng)行駛了7 km 2003年 Rotz等 77 對(duì)當(dāng)時(shí) 的自動(dòng)擠奶系統(tǒng)進(jìn)行了經(jīng)濟(jì)型評(píng)價(jià) 指出當(dāng)時(shí)自動(dòng)擠奶 系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益并不理想 可以看出 美國(guó)的相關(guān)研究 發(fā)展迅速 采摘機(jī)器人研究的作業(yè)對(duì)象比較豐富 針對(duì) 特定作物的作業(yè)準(zhǔn)確性已經(jīng)達(dá)到了較高水平 自動(dòng)擠奶 系統(tǒng)廣泛開(kāi)展仿真研究 21世紀(jì)初 中國(guó)的農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究逐漸興起 相關(guān) 研究中 水果 fruit 立體視覺(jué) stereo vision 識(shí)別 recognition 無(wú)人機(jī) unmanned aerial vehicle 圖像 分割 image segmentation 精準(zhǔn)農(nóng)業(yè) precision agriculture 導(dǎo)航 navigation 等關(guān)鍵詞相繼出現(xiàn) 圖7b 可以看出 中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)器人起步雖晚 但發(fā)展較快 尤 其是水果采摘機(jī)器人 取得較多成果 為了實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化 采摘與果實(shí)分級(jí)分選 不斷改進(jìn)優(yōu)化末端執(zhí)行器 切割 裝置以及傳感器等裝置 并創(chuàng)新技術(shù)方法 如Zhao等 78 設(shè)計(jì)了基于視覺(jué)伺服控制的蘋(píng)果采摘機(jī)器人 采用支持 向量機(jī)算法識(shí)別蘋(píng)果并定位 收獲成功率達(dá)到77 平 均每個(gè)蘋(píng)果的收獲時(shí)間為15s Guo等 79 基于OHTA顏 色空間圖像分割算法獲取草莓信息 實(shí)現(xiàn)草莓采摘與分 類 在導(dǎo)航研究方面 中國(guó)未經(jīng)歷像美國(guó)一樣復(fù)雜的研 究過(guò)程 而是直接進(jìn)入到了視覺(jué)導(dǎo)航和GPS導(dǎo)航的研究 階段 24 a 美國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)器人關(guān)鍵詞主題路徑圖 a Topic path map of the agricultural robot keywords for USA b 中國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)器人關(guān)鍵詞主題路徑圖 b Topic path map of the agricultural robot keywords for China 注 圖中圓圈節(jié)點(diǎn)代表關(guān)鍵詞 圓圈節(jié)點(diǎn)的大小代表關(guān)鍵詞總頻次的多少 節(jié)點(diǎn)越大 關(guān)鍵詞頻次越高 節(jié)點(diǎn)之間的連線代表兩個(gè)關(guān)鍵詞存在共現(xiàn)關(guān)系 共現(xiàn)次數(shù)越多 連線越寬 Note The circle node in the figure represents keywords The size of the circle node represents the total frequency of keywords The line between nodes represents the co occurrence between two keywords The more co occurrence times the wider the line 圖7 中美兩國(guó)農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究關(guān)鍵詞主題路徑圖 Fig 7 Topic path map of the agricultural robot keywords for China and USA 3 4 核心機(jī)構(gòu)分析 Web of Science 數(shù)據(jù)庫(kù)將一級(jí)機(jī)構(gòu)中的二級(jí)機(jī)構(gòu)發(fā) 文合并入一級(jí)機(jī)構(gòu) 形成 機(jī)構(gòu)擴(kuò)展 字段 各機(jī)構(gòu)的 研究產(chǎn)出數(shù)量詳見(jiàn)表4 美國(guó)農(nóng)業(yè)部 西班牙最高科研理 事會(huì) 瓦格寧根大學(xué) 加州大學(xué)系統(tǒng) 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)等 是世界農(nóng)業(yè)機(jī)器人領(lǐng)域的核心研究機(jī)構(gòu) 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào) http www tcsae org 2022年 58 表4 農(nóng)業(yè)機(jī)器人研究產(chǎn)出量Top10機(jī)構(gòu) Table 4 Top10 institutions with the most published papers of agricultural robots 排名 Rank 機(jī)構(gòu) Institution 發(fā)文數(shù)量 Number of papers 排名 Rank 機(jī)構(gòu) Institution 發(fā)文數(shù)量 Number of papers 1 美國(guó)農(nóng)業(yè)部United States Department of Agriculture 127 6 中國(guó)科學(xué)院Chinese Academy of Sciences 82 2 西班牙最高科研理事會(huì) Consejo Superior de InvestigacionesCientificas CSIC 118 7 法國(guó)國(guó)家農(nóng)業(yè)食品與環(huán)境研究院 National Research Institute for Agriculture Food and Environment 80 3 荷蘭瓦格寧根大學(xué) Wageningen University 2 Information Research Center China Agricultural University Beijing 100083 China 3 Academy of Agricultural Planning and Engineering Ministry of Agriculture and Rural Affairs Beijing 100125 China Abstract An agricultural robot system has been ever increasing to develop rapidly in the world with the progress of the Internet of Things big data and artificial intelligence This study aims to analyze the development of the global agricultural robot system using the domain knowledge map from the Web of Science core data and visualization software Research findings were as follows 1 Four stages were roughly divided in the agricultural robot research 2 The United States China Spain Germany Japan Italy and the United Kingdom presented the most research outputs and the closest cooperation was found between China and the United States the United States and Spain China and Japan 3 The agricultural robot research in China was about 10 years later than that of the United States but there was a rapid increase in the most achievements quantity and quality especially in the fruit picking robot The key technologies such as stereo vision technology have been reported almost simultaneously in China and the United States 4 The development of the agricultural robot system followed the following path from simple to complex and gradually to the multi functional intelligent autonomous unmanned system Correspondingly the development of the agricultural robot system from the birth shape and growth to a period of rapid development was great benefit from the big data artificial intelligence internet of things cloud computing mobile Internet as well as the new generation of information and communication technology Now the agricultural robot has stepped into a period of accelerated development in the new era The future agricultural robot can be more smart and intelligent from one single function to the integration of intelligent perception intelligent decision making and intelligent execution of agricultural robot system The more extensive development of agricultural robots can be exten