芦笋因采收环节劳动强度高、对操作精度要求严苛，被认为是最难实现自动化的作物之一。由于田间地形不平整、芦笋茎秆细长且长度不一，现有市售采收机器人普遍存在速度偏慢、效率不高等问题。慕尼黑工业大学（TUM）研究人员近日公布一款机器人原型，称其已能以商业可接受的速度完成成熟绿芦笋的检测与定位，为后续提升自动采收能力奠定基础。

相关成果于2025年8月27日至29日在美国加利福尼亚州戴维斯举行的第八届国际自动控制联合会农业感知、控制与自动化技术会议（AGRICONTROL 2025）上发布，论文已收录于会议论文集《IFAC-PapersOnLine》。

识别与定位流程

研究人员介绍，机器人需要处理多张由机载摄像头采集的图像，才能准确识别芦笋茎秆。图像数据随后被输入至机器人执行器系统，用于支撑采收动作。同时，系统还必须考虑机器人自身移动带来的影响，以及从完成定位到执行采收期间芦笋相对位置可能发生的变化。

据披露，该原型已完成上述流程的初步环节：通过摄像头与算法配合，机器人能够在行进过程中对芦笋茎秆进行识别并完成定位。TUM农业机电一体化教授蒂莫·奥克萨宁表示，团队认为芦笋采收机器人在全球范围内具备较大应用潜力。

速度达到商业门槛以上

在原型设计阶段，研究人员测算机器人移动速度至少需达到每秒0.33米，才具备商业吸引力。测试结果显示，该原型在不平整地形下最高速度可达每秒0.8米，在平坦地形下最高可达每秒1米。研究人员称，结合其在移动中同步完成识别与定位的能力，该原型在速度表现上超过当前市场标准。

团队下一步计划通过进一步测试改进检测算法。机器人开发者安德烈亚斯·诺伊鲍尔表示，在进一步优化检测后，将着手改进采收算法与机器人功能，以提升整体采收能力。