山地果园协同植保与采摘一体化系统应用观察

图1 山地果园的坡地、梯田和分散树行构成了装备测试的真实环境

在丘陵山地果园，果树种植往往与起伏地形、分散地块和季节性用工紧密相连。大型农机难以进入，传统人工采摘、喷洒和除草又面临劳动强度高、作业效率不稳定等问题。面向这一现实需求，哈尔滨工业大学（威海）相关团队推出“果壤天工”山地果园协同植保与采摘一体化系统，以轻量化底盘为基础，将无人机巡检、精准施药、智能采摘、低扰动旋耕等功能融入同一套作业体系，为丘陵果园的数字化、绿色化转型提供了新的技术思路。

从果园痛点出发，寻找“小而灵”的农机方案

果园不是平整的工厂车间。树行、坡度、沟坎和复杂冠层共同构成了对农业装备的综合考验。项目材料显示，传统大型农机在丘陵果园中存在“进不去、转不开”的适应性难题；同时，农村劳动力结构变化使高强度、重复性的采摘和植保工作越来越依赖少量熟练人员。对于小规模经营主体而言，如果分别购置喷洒机、旋耕机和采摘机，还会面临设备价格高、操作分散、闲置时间长等现实负担。

“果壤天工”的设计逻辑，是围绕一套共享底盘、导航、电源与决策平台，通过模块化集成完成多时令、多工序作业。项目方案将整机重量控制在约10千克，设计作业速度可达2米/秒，并通过陆空协同把空中感知与地面执行连接起来。无人机负责从空中获取果园整体信息，地面机器人则在近地面完成更有针对性的作业，形成从发现问题到执行作业的闭环。

图2 项目团队通过交流与现场调试，持续收集农业应用需求

让无人机看得全，让地面机器人做得准

在植保环节，系统采用“空中巡检+地面补充”的协同方式。无人机搭载多光谱或高清摄像设备，对作物长势和病虫害分布进行识别，并结合RTK导航定位模块完成精准飞行和变量喷洒；地面机器人底部配置360度旋转喷头组，重点补充冠层下部和叶片背面区域，改善单一喷洒方式容易出现的覆盖盲区。项目材料将其概括为“全株无死角施药”：以更少的药液争取更好的防治效果，降低不必要的投入和面源污染风险。

针对山地环境中的自主行驶问题，项目构建了复杂场景全局路径规划与INS/GPS组合导航方案。通过深度学习农作物行检测、双向交叉判断和栅格危险度规划，系统可减少不必要的姿态调整。汇报材料给出的阶段性技术指标包括：路径点数下降42.9%，危险度下降50.74%，改进数据融合与LSTM-RNN误差补偿后导航精度达到96.5%。这些数字属于项目在相应测试条件下的阶段性结果。

图3 面向田间环境开展设备与作业流程验证，检验系统的稳定性和适应性

从“看见果实”到“精准采摘”

采摘是果园生产中最依赖经验、也最容易受到季节性用工影响的环节。针对矮化密植果园中的苹果、樱桃等果实，项目开发了果实识别与机械臂协同采摘系统。FruitYOLO、RCNN等视觉识别方法被用于复杂背景下的果实检测，系统再结合机械臂运动规划完成定位、接近和采摘动作。

项目汇报材料显示，在实地测试中，果实识别平均准确率达到95.62%，平均检测速度约为每张图像0.07秒。为改善机械臂的运动平稳性，系统采用五次多项式插值进行轨迹规划，并通过MATLAB仿真分析作业空间，从而优化机械臂安装位置和运动范围。机械臂采用可伸缩设计，可根据果实大小和种植环境调整作业状态，减少误识别、重复采摘以及果实掉落造成的损耗。

图4 果实识别流程为后续精准定位和机械臂采摘提供算法支撑

低扰动耕作，守住果园土壤的“底子”

针对传统旋耕作业可能造成的土壤扰动大、表层结构破碎和能耗偏高等问题，团队基于SPH仿真对旋耕刀具结构进行优化，提出微扰深耕与行间物理除草方案。项目材料给出的仿真与对比结果表明，表层土壤竖直方向扰动量减少67%，表层土壤质量中值下降42%，功耗幅宽比降低11.67%。

这种设计关注的不只是一次作业的速度，也关注果园长期生产的土壤健康。通过机械方式减少对化学除草剂的依赖，配合更轻量的作业装备，有助于降低对根系和表层土壤的扰动，为绿色、低碳的果园管理提供装备支撑。

从一台设备，到一套面向乡村的服务体系

“果壤天工”的价值不只在于增加一个农业机器人产品，更在于尝试把分散的作业环节组织成一套可感知、可规划、可执行的智慧农业流程。春季可以通过无人机开展巡检和病虫害预警，夏季重点进行精准喷洒与冠层防护，秋季开展成熟度识别和机械臂采摘，冬季则结合土壤分析与低扰动旋耕改善果园环境。不同模块按照农时切换，共享底盘、导航和数据平台，提升设备利用率。

图5 田间植保需求推动项目持续优化精准喷洒与绿色作业方案

走进农村果园，把技术放到真实场景中检验

智慧农业装备最终要服务于田间地头，不能只停留在实验室和演示图中。围绕丘陵果园的真实作业条件，项目将场景化测试作为技术迭代的重要环节：在果树行间观察设备的通过性和转向空间，在起伏地面上检验组合导航与路径规划效果，在不同冠层和光照条件下测试果实识别稳定性，并根据果园作业流程调整无人机巡检、地面机器人执行和机械臂采摘之间的协同关系。

走进农村开展测试，检验的不只是某一个算法的准确率，更包括设备是否容易部署、操作是否方便、模块切换是否顺畅，以及作业过程是否会影响果树、土壤和周边环境。项目汇报材料中展示的果园、无人机和装备图片，记录了团队面向实际农业场景进行观察、验证和方案打磨的过程。通过把问题带到果园里解决，团队能够持续发现复杂地形、枝叶遮挡、作物行不规则等实验室条件下不易充分呈现的问题，推动系统从“能运行”向“更适合农村使用”改进。

把无人机的视野、机器人的执行力和高校团队的研发能力汇聚到果园中，“智护绿疆”正在尝试回答一个朴素而重要的问题：当农业生产越来越需要效率、绿色与韧性，科技怎样真正走到田间地头。面向山地果园的智能装备探索，或许正是智慧农业从概念走向乡村日常的一步。