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为了解决全球对食物和纤维日益增长的需求，利用选择性育种培育产量更高、抗逆性更强的作物迫在眉睫。育种所需表型性状的测量通常由人工手动完成，劳动强度大、具有主观性且缺乏足够的时间分辨率。本文介绍了一种多功能智能农业机器人(MARIA)，它是一种开放源代码的差分驱动机器人，能够在室内、外自主导航，同时进行植物形态性状表型分析和土壤传感。
MARIA的整体系统设计图
MARIA使用机器人操作系统(ROS)开发了一个驱动系统，该系统使用全球导航卫星系统(GNSS)进行自主导航。在表型鉴定方面，MARIA配备了一个驱动式激光雷达装置和一个深度照相机，可以估计植物的体积和高度等形态特征。采用Dynamixel servos设计了一个安装在移动平台上的三自由度机械手，该机械手可以使用现成的3D打印组件进行土壤传感和采样。MARIA能够在室内和室外导航，RMSE分别为0.0156米和0.2692米。此外，机载驱动激光雷达传感器能够估计植物体积和高度的平均误差分别为1.76%和3.2%。机械手在土壤传感方面的性能测试也令人满意。
MARIA非接触式传感器的代表性图像
LiDAR表型分析结果:(A)数量估算; (B)高度估算
该差分驱动式机器人的设计，具有可复制性，并可供其他研究人员使用。综上所述，该系统的验证表明，通过提供一个能够在作物行或温室中导航系统，同时进行表型和土壤测量，这可能是解决表型瓶颈的一个有价值的解决方案。
土壤感测设置:(A)用灯调节土壤; (B)土壤测量位置;(C)温度测量曲线; (D)水分测量曲线。
来源：
Iqbal J, Xu R, Halloran H and Li C, et al. Development of a Multi-Purpose Autonomous Differential Drive Mobile Robot for Plant Phenotyping and Soil Sensing. Electronics 2020, 9(9), 1550; https://doi.org/10.3390/electronics9091550.
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