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基于WoS文献计量学和知识图谱的农业机器人进展与趋势.pdf

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基于WoS文献计量学和知识图谱的农业机器人进展与趋势.pdf

第38卷 第1期 农 业 工 程 学 报 Vol 38 No 1 2022年 1月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Jan 2022 53 基于WoS文献计量学和知识图谱的 农业机器人进展与趋势 杨 睿1 2 王应宽3 王宝济1 2 1 中国农业大学图书馆 北京 100083 2 中国农业大学情报研究中心 北京100083 3 农业农村部规划设计研究院 北京 100125 摘 要 随着物联网 大数据 人工智能等技术的进步 全球农业机器人研究迅速发展 为了解全球农业机器人的发展 现状 该研究基于Web of Science WoS 核心数据 利用知识图谱可视化软件 绘制农业机器人研究领域知识图谱 研 究表明 农业机器人研究大致可以分为4个发展阶段 当前农业机器人研究进入加速发展期 逐步向多功能 智能化自 主无人系统发展 中国与美国 美国与西班牙以及中国和日本之间的合作最为密切 中国农业机器人相关研究 量质齐 增 尤其是水果采摘机器人 取得较多成果 最后对中国农业机器人的发展提出了几点建议 加强基础研究 实现高水 平科技自立自强 提升农业机器人的智能化水平 适应不同作业环境 保证作业性能的稳定性 高质量和高效率 制定 扶持引导政策 加大投入 加强研发和人才队伍建设 推动农业机器人技术与装备的可持续健康发展与应用 关键词 农业机器人 农业无人机 文献计量 知识图谱 CiteSpace VOSviewer HistCite doi 10 11975 j issn 1002 6819 2022 01 006 中图分类号 S220 1 文献标志码 A 文章编号 1002 6819 2022 01 0053 10 杨睿 王应宽 王宝济 基于WoS文献计量学和知识图谱的农业机器人进展与趋势 J 农业工程学报 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 农业机器人是一种新型的智能农业机械装备 是人 工智能监测 自动控制 图像识别技术 环境建模算法 感应器 柔性执行等先进技术的集合 1 包括巡检机器人 耕作机器人 嫁接机器人 除草机器人 植保机器人 收获机器人等 广义来看 具有人工智能特征的农业装 备都属于农业机器人范畴 2 农业自动驾驶机器 农用无 人机等都是农业机器人 与工业机器人相比 农业机器人有如下特点 作业 的季节性 作业环境复杂性 作业对象的娇嫩性和复杂 性等 3 根据解决问题的侧重点 农业机器人可分为主要 用于大田作业的行走系列机器人 包括播种机器人 耕 作机器人 大田收获机器人 除草机器人 植保机器人 等 主要用于设施农业的机械手系列机器人 包括嫁接 机器人 果蔬采摘机器人 分拣机器人 育苗育种机器 人等 用于农产品加工与鉴定的机器人 包括剪羊毛机 器人 挤奶机器人 肉类加工机器人等 4 目前 大马力 收稿日期 2021 09 05 修订日期 2021 12 24 基金项目 中国科协2021年中国双边学术会议及科技交流活动项目 中 美双边精准农业高端论坛 JS20210528 中国科协中国科技期刊卓越行动 计划 卓越计划 C 083 作者简介 杨睿 研究方向为数据分析与情报研究 Email mailruiy 通信作者 王应宽 博士 编审 研究员 研究方向为农业工程和数字出版 Email wangyk tcsae org 王宝济 研究馆员 研究方向为数据分析与情报 研究 Email wbj 自主驾驶拖拉机 大载荷无人植保机 农产品分拣分级 机器人 农产品冷库装卸机器人 授粉机器人 畜舍巡 检作业机器人等高端智能农机装备的研发受到关注 5 受农业劳动力匮乏的影响 日本率先开始了农业机 器人的研究 1984年日本京都大学近藤直教授将机器人 引入农业工程领域 相继研发了采摘 插条 移植 喷 洒等机器人 日本也长期引领着采摘机器人的发展 此 外 经济发达的美国 荷兰 英国 德国等国家同样重 视机器人的发展 相继出台政策支持技术研究 理论研 究和现实应用均处于世界领先地位 美国领土广阔 行 走式大田作业机器人发展的最为成熟 荷兰 英国重点 关注挤奶机器人 可以看出 农业机器人的发展有着深 厚的现实因素 各国技术的发展都与其国情密切相关 中国的相关研究起步较晚 1998年中国农业大学研发出 自动嫁接机器人 采摘机器人 除草机器人 育苗机器 人 巡检机器人等也陆续取得进展 关键技术不断突破 但整体发展速度仍然不及发达国家 6 农业机器人技术是智慧农业的关键支撑技术 7 更反 映着国家的农业机械化水平 8 2015 年 加拿大联邦政 府在其发布的 新兴技术与相关信息 报告中指出 农 业机器人将在5 10年进入生产应用 改变传统农业 因此 基于现实需求和国际趋势 中国需加快实施农业 机器人发展战略 全球农业机器人的研究和应用正在迅速发展 为量 化梳理农业机器人领域研究的发展历程 本文从广义农 农业工程学报 http www tcsae org 2022年 54 业机器人系统的角度出发 基于Web of Science核心合集 数据 通过文献调研 文献计量 知识图谱等方法进行 分析 并展望其未来的发展趋势 以期为中国农业机器 人发展规划提供参考 1 数据来源与分析方法 1 1 数据来源 在Web of Science核心合集中进行检索 检索文献发 表时间截至2020年 检索时间为2021年4月4日 采 用总分式检索思路 见表1 最终检索到5 438篇文献 作为本研究的数据源 1 2 分析方法 1 利用知识图谱可视化软件CiteSpace VOSviewer 绘制知识图谱 包括国家合作聚类图 关键词共现聚类 图 关键词主题路径图 分析各时期 各国的研究态势 与热点内容 2 利用文献引文分析软件HistCite识别基于本地文 献数据集的高被引文献 表1 农业机器人检索式构建 Table 1 Construction of the indexing ways for agricultural robots 主题Topic 检索式Search strategy 农业机器人Agricultural robot TS agricultur or farm and robot 农业自动驾驶机器 Agricultural autonomous vehicle TS agricultur or farm and autonomous vehicle or autonomous tractor 农业无人机 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 其他农业机器人 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 世界农业机器人发展历程 从统计文献年度分布看 21世纪之前世界农业机器 人研究一直处于萌芽期 发展较为缓慢 从2013年开始 研究产出迅速增加 2019年的发文量约是2010年的10 倍 图1 具体来看 农业机器人研究经历了如下阶段 图1 农业机器人研究文献年度分布图 Fig 1 Annual number of papers of agricultural robot research 第一阶段 20世纪90年代之前 在Web of Science 核心合集中可检索到的最早的相关文献 是1981年澳大 利亚学者Turner等 9 发表在 Agricultural Engineering 上的一篇快报 介绍了剪羊毛机器人 此阶段相关研究 虽然数量较少 但研究对象广泛 涉及采摘机器人 食 品加工机器人 挤奶机器人 剪羊毛机器人等 使工业 机器人技术适用于农业是这一时期的主要研究内容 如 有学者讨论了如何将工业机器人焊接系统用于农业机械 部件中 10 以及将工业机器人用于甜菜收割 11 此外 基于颜色视觉信息指导机器人采摘柑橘的探讨 12 13 获 得广泛关注 第二阶段 1990 1999年 为了更好地分析重点研 究领域 绘制这一时期研究的关键词聚类图谱 图2 从图2中可以看出 主要研究内容包括4部分 1 神经 网络的应用 神经网络已经广泛用于农业机器人视觉感 知 路径规划 2 机器视觉 农业机器人的操作对象是 农作物及各类农产品 为了获取作物信息 农业机器人 需要具备机器视觉 这是与以往大多数工业机器人所不 同的 14 机器视觉系统可以获取作物的颜色 长宽比 大 小 轮廓等信息 15 利用机器视觉还可以识别与提取可见 区域光谱反射率 实现较为精准的水果收获 16 3 机 械手 末端执行器 传感器等机器人技术 日本研发出 番茄一号 黄瓜二号 葡萄三号等采摘机器人 Kondo 等 17 将机器人组成概括为机械手 末端执行器 视觉传 感器 行走装置四部分 这一阶段 关于机械手 末端 执行器 传感器的优化与适应性的研究不断增加 18 20 4 挤奶机器人 英国 荷兰奶牛业发达 为减少农民 劳动强度 两国重点关注自动挤奶系统的研发 21 22 当 时的相关研究还考虑了农民使用机器的可操作性 23 关 注 人机协同 注 图中的圆圈节点代表关键词 节点的大小代表关键词频次的多少 节点 越大 频次越高 节点之间的连线代表两个关键词存在共现关系 共现是指 共同出现在一篇或多篇文章中 共现越多 连线越宽 两个关键词联系越紧 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 图2 关键词聚类图谱 1990 1999年 Fig 2 Keywords cluster graph From 1990 to 1999 得益于计算机技术 导航技术 传感器技术的发展 此阶段农业机器人实用技术快速发展 机器人技术与园 艺学方法相融合 与作物形态相适应 收获和采摘机器 人 挤奶机器人 食品加工机器人的研究较多 第1期 杨 睿等 基于WoS文献计量学和知识图谱的农业机器人进展与趋势 55 第三阶段 2000 2012年 主要研究内容包括5方 面 图3 1 定位与导航 导航是行走式农业机器人 自动化作业的根本保障 24 这一阶段相关技术不断创新 基于卡尔曼滤波器的导航 25 26 基于GPS的导航 27 结合 机器视觉和激光雷达的自主导航 28 以及基于视觉的作 物行走导航 29 等新技术大量涌现并不断改进优化 2 机器视觉与图像处理 机器视觉 计算机视觉 图像处 理在此阶段仍是研究重点 三者联系紧密 互有交叉 图像预处理 颜色与形状的识别方法 图像分割算法等均 有创新 30 36 3 挤奶机器人 研究集中在自动挤奶系统的 优化以及经济效益评价 37 40 4 农业无人机 5 算法创 新与优化 主要涉及路径规划算法 41 与视觉算法 42 图3 关键词聚类图谱 2000 2012年 Fig 3 Cluster graph of the keywords From 2000 to 2012 这一阶段 农业无人机研究开始兴起 无人机在农 业领域首先被用于喷施农药 43 随后被应用于农业监测 获取实时遥感影像 44 2002年9月美国航空航天局研发 的 探路者Plus 太阳能无人机进行了概念性飞行试验 Herwitz等 45 47 做了多年跟踪研究 探路者Plus 太阳 能无人机可以提供高分辨率的实时图像 用于农业监测 与决策支持 此外 用于无人机的多光谱遥感快速发展 探路者Plus 太阳能无人机就已经应用了多光谱成像 48 还有学者研究了多光谱图像的自动配准 49 Camille等 50 通过简易装置生成多光谱图像用于小麦监测 Berni等 51 结合热遥感和窄带多光谱遥感进行植被监测 验证了低 成本无人机遥感的可行性 在关键词聚类图中可以看到 精准农业处于中介地 位 图3 是连接各个研究分支的桥梁 说明此阶段精 准农业是农业机器人领域研究的核心主题 并为其提供 了应用场景和发展动力 整体来看 此阶段的研究面向精准农业 研究仍然 集中在农业机器人技术 机器视觉 导航技术等研究保 持高热度 关注作物及环境信息的实时获取 强调作业 的精准性与机器的可适应性 农用自动车辆 收获和采 摘机器人 挤奶机器人 除草机器人的研究较多 农业 无人机的发展方兴未艾 第四阶段 2013 2020年 此阶段农业无人机相关 文献约占总文献量的一半 因此 分别分析农业无人机 与其他类型农业机器人相关研究 其他类型农业机器人 的主要研究内容包括4方面 图4a 1 定位与导航仍 是研究热点 出现了基于粒子滤波 激光雷达的自主导航 系统 52 53 基于超声波传感器 构形空间的导航避障 54 55 关注定位精度与制导精度 56 57 2 机器视觉与图像处理 随着机器学习的发展 深度学习取得重大突破 驱动了机 器人智能技术的蓬勃发展 卷积神经网络是这一时期深度 学习的代表性算法 被广泛用于农业机器人领域 如用于 估计水果产量 58 作物分类 59 水果检测与采摘 60 61 区 分作物与杂草 62 64 障碍检测 65 等 3 挤奶机器人 4 人工智能 物联网 无线传感网络等新兴技术为农 业机器人发展赋能 a 除农业无人机之外的其他研究关键词聚类图谱 2013 2020年 a Cluster graph of the other research keywords besides agricultural UAV From 2013 to 2020 b 农业无人机研究关键词聚类图谱 2013 2020年 b Cluster graph of agricultural UAV research keywords From 2013 to 2020 图4 关键词聚类图谱 2013 2020年 Fig 4 Keywords cluster graph From 2013 to 2020 此阶段农业无人机研究产出迅速增加 从图4b中可以 看出 无人机应用领域不断扩大 包括监测植被指数 监 测叶面积指数 检测生物量 土壤分析 监测氮含量 监 测作物生长 监测水土流失等方面 技术方面 多光谱 高光谱 激光雷达等传感器优势明显 可以快速获取高分 辨率图像 关于如何降低其技术成本的讨论较多 66 67 基于 以上技术的发展 出现了无人机高通量表型平台 用于 监测玉米株高与生长 68 69 估计树高和树冠体积 70 获 取小麦 柑橘育种信息 71 72 等 农业工程学报 http www tcsae org 2022年 56 整体来看 此阶段的研究面向智慧农业 人工智能 物联网 大数据为农业机器人研究提供了创新动力 传 感器技术 识别算法取得突破 控制与导航精度大大提 高 从种类来看 农用自动车辆 收获和采摘机器人 挤奶机器人 除草机器人 农用无人机的研究较多 农 业无人机应用领域扩大 关注无人机高通量表型平台搭 建 无人机的成本与安全性 3 文献特征分析 3 1 出版物分析 统计世界农业机器人领域载文量Top10出版物 如 表2所示 Computers and Electronics in Agriculture 是 刊载农业机器人相关研究文章数量最多的期刊 但其发 文量也仅占领域发文总量的4 395 说明目前世界农业 机器人领域研究发文的分布还较为分散 该刊对于农业 机器人的关注相对较早 1997年就出版了两期有关农业 机器人的特辑 Robotics in Agriculture Robotic Milking 其次是 Remote Sensing 和 Proceedings of SPIE Remote Sensing 自创刊之时就开始关注 农业机器人领域 近两年年均相关载文量高达70篇 目前还专门开设了 Remote Sensing in Agriculture and Vegetation Section 农业与植被遥感 主题栏目 Proceedings of SPIE 是国际光学与光子学会出版的会 议论文集 学会在 2016 2021 年连续举办了 Autonomous Air and Ground Sensing Systems for Agricultural Optimization and Phenotyping 用于农业 优化与表型的地空自主传感系统 主题会议 出版了大 量有关农业机器人遥感的文章 Biosystems Engineering 是欧洲农业工程师学会 EurAgEng 的 会刊 关注生物系统工程研究 中国的农业工程期刊 International Journal of Agricultural and Biological Engineering 已经进入农业机器人领域发文量的前10 意味着中国农业机器人技术研发取得进展的同时 期刊 平台也在自主创新 增强国际话语权 表2 截至2020年农业机器人领域载文量Top10出版物 Table 2 Top10 publications in the field of agricultural robots until 2020 出版物 Publications 刊发农业机器人文章总量 Number of papers in the field of agricultural robots 占领域发文总量的比例 Proportion in total number of papers 总被引频次 Total citations 发文篇均被引频次 Average citation per paper 发文h指数 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指数指的是一名作者发表的N篇论文中有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 国家发文分析 统计各国农业机器人研究产出总量发现 美国 中 国 西班牙 德国 日本 意大利 英国 澳大利亚 印度 法国是农业机器人研究产出数量最多的前10个国 家 表3 绘制Top10国家的合作聚类图谱 图5 图谱中形成了两大合作聚类 右侧聚类以美国 中国为 核心 左侧聚类包括英国 西班牙 意大利 法国 德 国 10个国家之间均存在合作关系 合作交流密切 除 此之外 图谱中最宽的连线出现于中 美两国之间 共 有110篇合作文献 其次是美国与西班牙以及中国和日 本 分别有37和30篇合作文献 表明以上国家之间的 合作最为密切 表3 农业机器人研究产出量Top10的国家 Table 3 Top10 countries with the most published papers 排名 Rank 国家 Country 刊发农业机器人文章总量 Number of papers in the field of agricultural robots 排名 Rank 国家 Country 刊发农业机器人文章总量 Number of papers in the field of agricultural robots 1 美国 1094 6 意大利 276 2 中国 885 7 英国 259 3 西班牙 333 8 澳大利亚 256 4 德国 329 9 印度 230 5 日本 323 10 法国 187 注 图中圆圈节点的大小代表各国发文量的多少 节点越大 发文数量越多 节点之间的连线代表两国存在合作研究 连线的宽度代表两国合作文献的数 量的多少 合作文献越多 连线越宽 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 图5 Top10国家合作聚类图谱 Fig 5 Cooperation cluster graph of Top10 countries 第1期 杨 睿等 基于WoS文献计量学和知识图谱的农业机器人进展与趋势 57 3 3 中美两国农业机器人发文对比分析 统计中 美两国年度农业机器人发文数量 可以看 出 进入21世纪后 中国的农业机器人研究产出数量不 断增加 逐步跻身农业机器人研究产出大国 图6 2003 年中国农业大学陈兵旗教授在 Biosystems Engineering 上发表了有关稻田微型除草机器人的机器视觉的文章 73 此后 中国的相关研究迅速发展 产出规模不断扩大 年均发文数量一度与美国持平 从Web of Science数据库 的农业机器人高影响力论文来看 美国学者贡献高被引 论文28篇 热点论文3篇 中国学者贡献高被引论文21 篇 热点论文3篇 其中美中两国合作高被引论文7篇 合作热点论文1篇 可以看出 两国的高影响力论文数 量非常接近且存在高水平合作研究 一定程度上可以说 明中国的农业机器人研究是 量质齐增 的 图6 中美两国年度农业机器人发文趋势图 Fig 6 The number trend of papers of agricultural robots published by China and USA 为进一步比较中 美两国农业机器人研究 用 CiteSpace绘制了两国研究的关键词主题路径图 从关键 词时间维度对比两国研究发展 通过对中美两国研究关键词主题路径聚类可以看出 中国最早的农业机器人研究出现在2003年 美国的农业机 器人相关研究比中国要早约10年 图7 这10年中 美 国的农业机器人相关研究 图7a 集中在 收获 harvest 仿真模拟 simulation 色彩 color 机器视觉 machine vision 自动挤奶系统 automatic milking system 传 感器 sensor 导航 navigation 农用车辆 agricultural vehicle 模型 model 移动机器人 mobile robot 1989年 Slaughter等 74 提出一种基于色彩信息的分类模 型 可用于水果采摘机器人 2002年 Lamm等 75 开发 测试了拥有机器视觉的除草机器人 杂草喷洒正确率高 达88 8 Stentz等 76 开发了半自主拖拉机操作系统 可以实现路径跟踪 障碍物检测 自我监控等 测试过 程中机器自动行驶了7 km 2003年 Rotz等 77 对当时 的自动挤奶系统进行了经济型评价 指出当时自动挤奶 系统的经济效益并不理想 可以看出 美国的相关研究 发展迅速 采摘机器人研究的作业对象比较丰富 针对 特定作物的作业准确性已经达到了较高水平 自动挤奶 系统广泛开展仿真研究 21世纪初 中国的农业机器人研究逐渐兴起 相关 研究中 水果 fruit 立体视觉 stereo vision 识别 recognition 无人机 unmanned aerial vehicle 图像 分割 image segmentation 精准农业 precision agriculture 导航 navigation 等关键词相继出现 图7b 可以看出 中国农业机器人起步虽晚 但发展较快 尤 其是水果采摘机器人 取得较多成果 为了实现自动化 采摘与果实分级分选 不断改进优化末端执行器 切割 装置以及传感器等装置 并创新技术方法 如Zhao等 78 设计了基于视觉伺服控制的苹果采摘机器人 采用支持 向量机算法识别苹果并定位 收获成功率达到77 平 均每个苹果的收获时间为15s Guo等 79 基于OHTA颜 色空间图像分割算法获取草莓信息 实现草莓采摘与分 类 在导航研究方面 中国未经历像美国一样复杂的研 究过程 而是直接进入到了视觉导航和GPS导航的研究 阶段 24 a 美国农业机器人关键词主题路径图 a Topic path map of the agricultural robot keywords for USA b 中国农业机器人关键词主题路径图 b Topic path map of the agricultural robot keywords for China 注 图中圆圈节点代表关键词 圆圈节点的大小代表关键词总频次的多少 节点越大 关键词频次越高 节点之间的连线代表两个关键词存在共现关系 共现次数越多 连线越宽 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 图7 中美两国农业机器人研究关键词主题路径图 Fig 7 Topic path map of the agricultural robot keywords for China and USA 3 4 核心机构分析 Web of Science 数据库将一级机构中的二级机构发 文合并入一级机构 形成 机构扩展 字段 各机构的 研究产出数量详见表4 美国农业部 西班牙最高科研理 事会 瓦格宁根大学 加州大学系统 中国农业大学等 是世界农业机器人领域的核心研究机构 农业工程学报 http www tcsae org 2022年 58 表4 农业机器人研究产出量Top10机构 Table 4 Top10 institutions with the most published papers of agricultural robots 排名 Rank 机构 Institution 发文数量 Number of papers 排名 Rank 机构 Institution 发文数量 Number of papers 1 美国农业部United States Department of Agriculture 127 6 中国科学院Chinese Academy of Sciences 82 2 西班牙最高科研理事会 Consejo Superior de InvestigacionesCientificas CSIC 118 7 法国国家农业食品与环境研究院 National Research Institute for Agriculture Food and Environment 80 3 荷兰瓦格宁根大学 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

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