1、在機器人作業(yè)的過(guò)程中,要利用太陽(yáng)能、風(fēng)能等自然能源,降低本身電量的損耗。
2、當前的技術(shù)應用中,主要通過(guò)兩種方式,第一種為建模法分析的方式,在使用該種方式進(jìn)行應用時(shí),當圖片信息進(jìn)入該系統后,就會(huì )將其導入到相應的三維軟件中,該軟件就會(huì )根據圖像的信息建立相應的模型,然后通過(guò)仿真功能,模擬農田不同環(huán)境,對機器人進(jìn)行移動(dòng)設計。另一種對數字圖像處理技術(shù)進(jìn)行了一定的應用,一個(gè)是對自身的檢測,另一個(gè)是對目標的跟蹤,使機器人能夠更好的進(jìn)行雜草識別。并把識別信息輸送到傳感器中,在對機器人下達命令。從而使其移動(dòng)式作業(yè);
3、上述兩種方式開(kāi)發(fā)應用成本很高,不便于廣泛的應用大面積農田使用,由于作業(yè)時(shí)間的限制,更實(shí)現不了大規模作業(yè)。
4、本技術(shù)主要解決對于小麥、水稻各個(gè)品種的識別問(wèn)題,機器人只記憶水稻、小麥,其他雜草全部鏟除;本技術(shù)唯一的亮點(diǎn)就是,避開(kāi)復雜的雜草識別,加大電池儲備量,增加機器人與無(wú)人機的定位導航功能,自動(dòng)返程功能,夜間作業(yè)功能。除草機器人中硬件系統起到了決定性的租用,其中包括了很多不法,PC機處理,末端執行器等,通過(guò)這些部分起到不同的作用,才能使智能除草機器人發(fā)揮出應有的作用,在使用技術(shù)時(shí),利用圖像配準方法,在圖像的邊緣處,根據農田的實(shí)際情況進(jìn)行篩選,從而得出最佳配準,但是速度較慢,作業(yè)不反方便;還有一種方式利用顏色分量提取法,采用該方法時(shí),由于雜草植株高矮不等,導致光照射到不同的雜草上,會(huì )產(chǎn)生不同的光照強度,色調與飽和度。因此,就會(huì )出現判斷錯誤和遺漏問(wèn)題。技術(shù)本身不是很完善。