Mechanical Precision Weeding with a Quadruped Robot
作者: Ruben Beumer, Tom Janssen, René van de Molengraft, Duarte Antunes
分类: cs.RO
发布日期: 2026-09-17
💡 一句话要点
提出基于四足机器人机械除草的新方法以解决化学除草问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 机械除草 四足机器人 自主控制 环境保护 农业自动化
📋 核心要点
- 现有的机械除草方法通常依赖大型机器，导致土壤压实和环境影响，且自动化程度较低。
- 本文提出了一种基于四足机器人Spot的机械除草方案，使用定制的除草工具，减少土壤压实并提高自动化水平。
- 实验结果表明，该方案在室内和室外环境中均表现出较高的准确性和效率，为未来的改进提供了基础。
📝 摘要（中文）
随着杂草抗药性上升和化学药物使用对环境的不利影响，基于除草剂的控制方式日益不可持续。机械除草虽然避免了这些缺点，但通常使用大型机器，导致土壤压实。本文提出了一种基于小型移动机器人的新型机械除草方案。与现有的自动化机械除草方法相比，该方法减少了土壤压实、简化了自动化过程并提高了可扩展性。我们使用波士顿动力公司的Spot四足机器人，配备了一个定制的除草工具，工具末端带有铣刀。该工具刚性连接于机器人，利用机器人的自由度通过驱动腿部来进行除草，同时保持脚部静止。我们开发了一个软件架构，实现了自主除草，并将该系统与其他所需组件集成。我们分析了当前概念验证的准确性和效率，并提供了未来工作的建议，以提高系统的准确性和效率。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决传统机械除草方法导致的土壤压实和环境影响问题。现有方法通常依赖大型机械，难以实现高效、精准的除草。
核心思路：我们提出使用小型四足机器人进行机械除草，利用其灵活性和自主性，配合定制的除草工具，能够在不压实土壤的情况下高效除草。
技术框架：整体架构包括四足机器人、定制除草工具和自主控制软件。机器人通过驱动腿部实现工具的操作，软件负责路径规划和除草策略的执行。
关键创新：最重要的创新在于将四足机器人与机械除草工具的结合，利用机器人的自由度进行精准除草，显著减少了土壤压实问题。
关键设计：在设计中，工具的刚性连接和腿部驱动的设计是关键，确保了除草过程中的稳定性和效率。软件架构采用模块化设计，便于后续功能扩展和优化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，所提出的四足机器人除草系统在室内和室外环境中均表现出较高的准确性和效率。与传统机械除草方法相比，土壤压实问题显著减少，且自动化程度提升，提供了新的除草解决方案。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括农业自动化、智能农机和环境保护。通过减少化学除草剂的使用，该技术有助于实现可持续农业，降低对环境的负面影响，并提高作物的生长质量。未来，该技术可能会在更广泛的农业场景中推广应用。
📄 摘要（原文）
Herbicide-based weed control is increasingly unsustainable due to rising weed resistance and the adverse environmental impacts of chemical use. While mechanical weed control avoids these drawbacks, it is typically implemented using large machines that cause soil compaction. We propose a novel alternative based on small mobile robots for mechanical weeding. Compared with existing automated mechanical weeding approaches, the proposed method offers reduced soil compaction, simpler automation, and improved scalability. Our solution involves a Boston Dynamics Spot quadruped robot equipped with a custom weed removal tool featuring a milling bit at its end. The tool is rigidly attached to the robot and uses the degrees of freedom of the robot base by actuating the legs, while keeping the feet stationary. We develop a software architecture that enables autonomous weed removal and integrate this system with all other required components. We analyze the accuracy and efficiency of the current proof of concept both in an indoor and outdoor environment and provide recommendations for future work to make the system more accurate and efficient.