作者：余忠义1， 王洪宇2， 何雄奎1*， 赵磊2， 王媛媛2， 孙海2*

（1.中国农业大学理学院，北京100193，中国；2.北京市植物保护站，北京 100029，中国）

来源：《智慧农业（中英文）》2025年第2期

摘要： 

［目的/意义］农田草害制约着作物种植生产的质量和产量，激光除草技术作为一种生态环保防控田间杂草革新方法，具有环保、高效、灵活和自动化特点，可以很好地减少人力需求，降低化学药剂用量和污染，极大地缓解农田劳动力短缺、作物减产压力，在生态环境保护方面具有重要意义。

［进展］首先介绍了激光除草技术的研究背景，概述了激光除草技术体系和作业系统，围绕激光除草机器人关键技术展开论述和讨论，涵盖杂草自动识别定位技术、机器人导航与路径规划、除草执行机构控制技术，以及整机研制等进展。最后结合国内外激光除草机器人的发展现状，综述了激光除草机器人发展目前存在的问题及未来趋势。

［结论/展望］激光除草属于精密的智能化除草方式，是目前国内外学者研究和开发智慧农业关键技术和装备的研究热点，并取得了一系列成果，促进了除草机器人田间实际应用和推广示范。结合不同地区田间草害，未来还应开展大量的激光除草室内外杂草实验研究，以进一步验证激光田间除草的技术可行性并获取准确的激光能耗、效率和效益等数据，为激光除草的装备技术研发与应用提供支持。

关键词： 激光除草；技术原理；智能系统；识别定位；执行控制；激光除草机器人

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四、总结及展望

激光除草是一种新兴田间杂草管理技术，研究者们已开始对激光除草机器人的识别、定位和执行控制等技术和装备开展了大量研究，并取得了一系列成果，促进了激光除草机器人田间实际应用和示范推广。目前，激光除草装备可以基本满足实际除草要求，但是技术的发展、应用和普及方面还存在一些问题亟待突破。

1）在导航定位方面，存在稳定性差，续航短、易受干扰和载荷不足等问题，难以满足精确自主导航的要求。后续可考虑多传感器导航信息互补，结合机器视觉、GNSS、雷达等多种融合算法及多学科交叉技术导航，提高激光除草机器人田间作业精度和效率。

2）在苗草识别信息获取方面，激光除草机器人对采集作物和杂草图片的周围环境要求十分严格，农田环境的动态性、非结构化和嘈杂性限制了机器视觉系统在实际工作中的性能，极大地降低了系统实时性。且滞后的杂草监测识别数据无法实时指导除草防治。后续可集成轻量优化除草末端执行机构及机械结构，多点多次多传感采集田间杂草数据训练模型，结合深度学习、机器视觉等识别定位算法，多系统融合田间测绘、精准变量调控和智能辅助决策系统等关键技术，开发智能化激光株间、行间除草系统，进行株行间精准除草作业。

3）大型机器人不适用地形复杂、地表不平整的小块农田。激光除草机器人趋向于小型模块化，符合中国小农经济农田作业模式。装备的研制和使用更灵活，更适应非结构、多变的农业种植生产过程。研制实用性强、种类多的可替换式多功能激光除草机器人，尤其是向变速调幅、多传感器协同作业方向转变，能够极大地提高人机交互操作性、自主导航性和人机协同作业方面性能，尽可能地完成资源分配调度优化，促进创立自主的农田智能种植管理技术装备体系。

4）除草决策方面，随着大数据、移动物联网和云计算等技术的普及应用，未来激光除草机器人可由云端平台远程识别管控、自主监测和任务调度田间作业，根据农田地况（气候、土壤、作物和杂草等）特征信息进行智慧化最优除草作业决策，自主融合农艺技术，同时采集田间作业杂草的信息存储进田间杂草信息库中应用于下次除草作业，进行最佳除草作业。

5）将农业科学与智能农机技术紧密交叉配合，形成种植作物-杂草-农艺农机融合的保护性耕作配套技术体系。研究多种农田作物和杂草的生长形态、特性，分别制定适用于苗间除草的农艺措施，培育出适合激光除草机器人田间作业要求的作物品种。

激光除草机器人是田间除草装备研发领域极具前景的重要组成部分，其研发应用普及是大田作物生产种植管理环节关键一环，欧美等国家对于智能激光除草机器人的研发较早，极大地解放了劳动力，减轻环境污染。中国研发起步较晚，同国际先进技术水平存在一定差距。建议政府加大农田种植装备的扶持力度，企业加大智能农业机器人的研发投入，引导激光除草机器人向机械化、自动化、数智化和精准化方向高速发展，尽快普及适用形成产业化，增强在农田种植的实用性、普及性，对解放劳动力、减少环境污染、提高作业效率等具有重要意义。

文章图片

图1　常见的除草方式

Fig. 1  Common used weed control methods

图2　激光除草的作业原理

Fig. 2  The working principle of laser weeding

图3　激光除草关键技术和装备

Fig. 3  Key technologies and equipment for laser weeding

图4　激光除草作业系统

Fig. 4  Laser weeding working system

图5　新型激光除草系统装置

Fig. 5  New laser weeding system device

图6　激光除草机器人结构设计

Fig. 6  Structural design of laser weeding robot

图7　田间杂草识别主要技术

Fig. 7  Main techniques for identifying weeds in the field

注：1. 双目相机数据线；2. 双目相机；3. 相机支架；4. 激光振镜；5. 培养箱；6. 振镜连接光路；7. DB25激光振镜控制线；8. 计算机；9. 振镜支架；10. 激光振镜数据线。

图8 激光除草机器人杂草定位技术系统

Fig. 8  Weed localization technology system of Laser weeding robot

图9　典型激光除草机器人的导航与路径规划

Fig. 9  Navigation and path planning for a typical laser weeding robot

图10　激光除草机器人执行结构系统

Fig. 10  Structural system of laser weeding robot

图11　典型激光除草机器人

Fig. 11  Typical laser weeding robot

注：1. 相机；2. 电流计；3. 计算机；4. 激光测距仪；5. 激光；6. 电源；7. 电机驱动器；8. 电子信号处理板；9. 激光装置位置控制器；A、B和C显示了作物的位置。

图12　激光除草装置结构与试验图

Fig. 12  Structure and experimental diagram of laser weeding device

图13　基于深度学习的二极管激光除草机器人

Fig. 13  A diode laser weeding robot based on deep learning