农业机器人
🏦 场景与客户
一家经营 1200 亩设施蔬菜的农业公司，连栋温室与日光温室各占一半，主栽番茄、草莓与叶菜，同时给周边合作社提供植保与采收服务。三个老问题：采收窗口短——番茄、草莓转色后 3 到 5 天内必须摘完，人手不够就只能看着果子变软落地；植保靠经验——打药凭手感，打多了农残抽检有风险，打少了压不住病斑扩散；农忙招不到人——采收季日薪翻倍仍缺工，临时工干两天就走，熟练度每次归零。
棚里的作业条件也不好伺候：垄距 1.2 米、垄高 30 厘米，棚头通道只够过一台机器，地面是土垄不是硬化路面；夏季棚内常到 40 度以上，冬季夜里又降到 0 度以下，吊蔓绳与补光灯还挂在半空。三个棚区还分散在两处，相距 8 公里，设备转场得自己开过去，路上的时间要算进每天的作业量里。这些条件决定了机器不能照搬露地大田那套行走与定位方案，得按棚型重新算一遍。
客户要的是把「看天吃饭」的部分换成可测量、可调度的作业：什么时候该采、这一茬大概有多少斤、今天派几台机器几组人，都能从数据里看明白，而不是买一台会动的机器摆在大棚里当展示。同时有一条底线——原有班组要能接着干，不能为了上设备另养一拨人。
📅 实施节奏
- 第 1–2 周：选 2 个棚做试点，逐个测作业条件——垄距、垄高、棚头转弯半径、补光灯与吊蔓绳的位置，把机器人能走的通道和能停的位置画成图。这一步看着慢，但后面每改一次动作都要回头查它
- 第 3–4 周：上巡检机器人，按天采棚内温湿度、光照与长势数据，同时留一组人工记录做对照，确认数据可信再往下走
- 第 5–8 周：上植保机器人，按巡检生成的处方图做变量喷洒，与人工分棚对照作业，逐周比对病斑扩散情况和用药记录。对照组由老农技员定打药时机，机器组按处方图走，同一批苗、同一段时间，比的不是谁快，而是谁把病压住的同时用得更少
- 第 9–12 周：上采收机器人，先做番茄这类规则果型，按天排产并对接销售订单；草莓、叶菜这些抓取方式差别大的作物先只做巡检与估产
- 第 13 周起：把设备、班组和订单排进同一张表，按采收窗口倒排作业计划，人机各领一段，忙时加机器、闲时保巡检。这张排产表每周复盘一次，哪一段卡住、卡在哪台设备上，当场就改
🗝️ 方案要点
- 先采数据再动作：巡检机器人成本低、不接触作物、坏了也不误农时，先把棚内环境、长势与病虫害分布变成按地块可查的图，后面植保与采收都靠这张图排活
- 识别成熟度而不是识别果实：只判断「有没有果子」远远不够，要判可采、待采、过熟三档并给出估产，否则摘下来的青果卖不掉，跟果商谈价也没有依据
- 导航用 RTK 加视觉修正：棚内卫星信号被棚膜和骨架挡掉大半，垄线又不笔直，单靠一种定位在棚头棚尾必然跑偏，两者互相兜底才稳得住。基准点就近埋在棚头立柱上，每次开工前校一遍，比跑偏了再回头纠要省事
- 末端执行器按作物定制：番茄剪柄、草莓托果带柄摘、叶菜整株割，一个夹爪打不了天下；宁可先只做 2 到 3 种作物，也不要把每种都做得勉强能用
- 夜间单独标一套参数：采收往往赶在夜里抢窗口，白天的识别模型到了补光灯下，反差与色温都变了，按夜间光照重新标定，别拿白天模型硬套
- 按亩或按斤计价：农户只关心「一亩多少钱、一斤多少钱」，把服务做成能和人工比价的报价单，比卖设备好谈，也逼着自己去核算实际作业效率。报价里要把转场、换装和保养这些看不见的时间摊进去，谈的时候才不至于亏在细账上
- 作业留痕到地块：每次打药的时间、位置、用量自动落库，农残抽检、客户溯源和来年的处方图都从这份记录里长出来
- 把机器排进班组的班表：机器不是外包队，作业计划要和班组长一起排——哪几垄归机器、哪几垄归人、交界处谁盯着，先说清楚再开机
⚖️ 选型与权衡
| 选择点 | 方案 | 权衡 |
|---|---|---|
| 切入环节 | 巡检 → 植保 → 采收 | 按风险递增排，先把数据链路跑通；代价是采收最难、省人最多，客户最急着要的那一环反而排在最后 |
| 机型 | 通用底盘 + 换装模块 | 一机多用、摊薄成本；换装要停机与重新标定，采收高峰期正好排不开，实际常常变成两台各干各的 |
| 定位 | RTK + 视觉修正 | 棚内行走稳定、重复精度可控；基准站与逐棚标定增加前期投入，地块零碎时摊不平 |
| 作业尺度 | 只做 2 到 3 种作物 | 识别与末端能做扎实、故障也少；作物种类少意味着市场窄，换一种作物基本等于重做一遍 |
| 结算方式 | 按亩或按斤计费 | 农户好算账、不用背设备折旧；作业量受天气与行情波动影响，收入不好预测，还得先把作业记录做成双方都认的结算依据 |
🚧 实施难点与排查
- 果实被叶子挡住：视觉看不见果，漏采就变成实打实的损耗。做法是作业前先吹叶、拨叶并换个角度再看一遍，宁可走得慢一点，也不要让机器「以为这垄没果」。当天漏下的果第二天人工补一遍，补采的记录反过来成了调参的依据
- 棚内定位漂移：棚膜结露、吊蔓绳和金属骨架都会干扰信号与视觉，机器走到棚头棚尾就容易偏。每棚开工前跑一遍基准点校验，偏了先重标再干活
- 夜间补光下识别失准：补光灯的色温与白天差得多，同一颗果在夜里会被判错成熟度。按夜间光照单独标一套参数，把判错的样本回传修正，而不是当场调灵敏度
- 泥泞与坡道：浇过水或下过雨，地面打滑，底盘一滑定位就跟着漂。作业前先读棚内湿度，超过阈值就改期，不硬上。同一垄今天能走、明天走不了是常事，排产表上要留出一天可以挪的余地
- 采摘损伤：夹爪捏伤果皮，卖相差、果商压价。按作物调夹持力上限，并用「损伤率」而不是「采摘速度」做验收指标
- 忙时机器不够用、闲时没人管：采收季机器连轴转，坏了没人修；采收季一过又躺在库房积灰。把巡检做成全年可用的基础任务，让设备和操作员都有活干，保养排进农闲。操作员从本场班组里选人培养，采收季开机，平时做巡检与保养，人跟设备一起养
- 数据好看但没人用：报表发出去没人看，作业记录只成了存档。把处方图直接接到班组第二天的活上——哪天打哪几垄、谁去，都从这份数据里出，报表才有下游动作
