美国康奈尔大学：农业自动化和机器人项目清单

发布日期：2025-05-21 20:31    点击次数：91

1.草莓授粉的自动监测

世界粮食安全高度依赖传粉媒介，而蜜蜂是该群体的主要成员。由于杀虫剂的使用和疾病等多种因素，蜜蜂数量正在以惊人的速度下降。这种下降使得无人机授粉成为一种有吸引力的选择。关于无人机对草莓植物授粉有效性的初步研究已证明尚无定论。这项工作有助于开发额外的现场实验来验证当前数据以及如何以开源格式使用这些数据。使用自动入口监视器、太阳能声学传感器和计算机程序，利用草莓的大小、对称性和颜色来创建模型。本研究开发的技术可以帮助未来以传粉媒介为重点的研究人员探索监测蜂巢入口的方法，了解传粉媒介与草莓植物相互作用的后果，以及在田间使用声波监测器来测量野生蜜蜂及其他传粉者的存在。

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2.开发预测模型以准确检测使用自动挤奶系统挤奶的奶牛的亚临床和临床乳腺炎

奶牛乳腺炎症或乳腺炎是乳制品生产中最重要的疾病之一。与兽医服务、劳动力、可售牛奶损失、牛奶产量减少和扑杀相关的成本使其成为代价最高的乳制品疾病之一。在传统挤奶系统中，临床乳腺炎(CM)的检测是通过识别异常乳汁或肿胀的四分之一直接进行的，但亚临床乳腺炎(SCM)只能通过体细胞计数(SCC)≥200,000个细胞/mL来识别。准确及时的SCM检测有可能改善牛奶质量和农场经济效益。我们建议开发预测模型，以准确检测使用自动挤奶系统挤奶的奶牛的临床乳腺炎（CM）和亚临床乳腺炎（SCM）。这些系统在挤奶时自动提供每头奶牛的数百个数据点。我们将收集季度级数据点，例如产奶量、挤奶时间、挤奶间隔时间、开始时间、不完全挤奶和电导率，并使用它们开发一种算法，以便在CM和SCM开始时准确识别奶牛。这不仅可以通过降低与乳腺炎相关的成本来提供可观的经济效益，而且还可以改善动物福利。虽然自动化挤奶系统在乳制品行业中仍然很少见，但预计未来几年每年将增长20%至30%，部分原因是解决乳制品行业当前的劳动力挑战。纽约州被视为本地、区域和全球乳制品行业的领导者，开发用于准确识别CM或SCM奶牛的算法将使纽约州在采用农业技术方面保持领先地位。

3.用于植物水分胁迫的基因编码生物传感器

创建允许植物向人类传达其需求的数字接口和自动化控制系统有可能彻底改变农业。可以提供植物代谢需求和应激状态动态读数的传感器系统是该接口的必要且目前缺失的组件。为此，我们建议开发基因编码的生物传感器，以深入了解植物细胞应激，包括与缺水相关的应激。所提出的传感器基于一种成功的设计，该设计已开发用于使用FRET（福斯特共振能量转移）量化哺乳动物细胞中的大分子拥挤，同时考虑叶绿素的光谱干扰。通过克服这一挑战，我们希望这项工作将有助于在农田中开发哨兵“压力传感器植物”，为精确和智能灌溉提供实时的水分压力读数。

4.多传感器作物监测平台

该项目拟建立一个地面作物监测平台，通过收集玉米生长季节的数据来分析作物生理和冠层特征。该平台将配备线传感器、RGB摄像头和激光雷达等多种传感技术，以帮助高频收集作物生理数据。该平台将部署在校园农场的玉米田上，研究人员可以在这里获得玉米生长的准确趋势。目前，该平台在实验室环境中运行良好，但由于明亮的阳光会影响传感器高通量测量作物高度的能力，因此在田间遇到问题。目标是调试和改进现有的线传感传感器，使其在真实农场中稳定运行。如果时间允许，可以在平台上添加自动移动和导航系统。这使得该平台能够沿着一排玉米直线行驶，同时自行收集数据。

5.用于植物胁迫研究和管理的以人为中心的高光谱传感机器人和分析系统

传感、机器人和人工智能(AI)是农业技术革命的前沿。目前的障碍不必要地破坏了用户对技术采用的兴趣，限制了高通量表型（HTP）和数字农业（DA）应用仅限于应该是广泛的、如果不是全面的利益相关者基础的狭窄部分。该项目提出开发一种以人为中心的高光谱传感机器人和分析系统，不仅能够进行关键的研究实验，而且能够自信地采用人工智能技术进行数据分析和决策建议，从高度控制的系统转向更复杂的系统。

6.设计和开发多模式传感技术，用于表征和量化经历断奶前发病事件的奶牛犊的哺乳行为变化

人们对使用精密技术进行奶牛管理越来越感兴趣。然而，目前商业上可用且经过验证可用于该群体的传感器很少。该项目的目标是开发新颖且坚固的多模式传感器，以便与自动牛奶喂养站集成；测量和表征健康和患病断奶前奶牛品种的哺乳行为，包括压力感应（模式、持续时间、速度）、口腔接触温度（上颚最大接触点）和振动（哺乳期间呼吸时产生）小牛；并确定这些参数的变化与断奶前奶牛犊发病率和死亡率结果的关联。检测自动喂奶器喂养的群养犊牛的细微生理和行为紊乱的能力将改善奶牛犊的早期疾病检测，为疾病干预决策提供信息，监测恢复情况，并改善犊牛的整体健康和福利。

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7.StraBot：一款柔软灵巧的软机械手，具有混合传感功能，用于草莓采摘和监测

自动化草莓采摘是农业的圣杯。这是一项繁重的工作，采摘草莓的时间点变化很大，而且拉动时需要细腻的触感。软机器人技术是过去十年发展起来的一项技术，有可能解决这个问题。Pritts博士是草莓农业方面的专家，Shepherd博士是软驱动和传感方面的专家。这项工作最终将探索软机器人技术的潜力，通过创建可以高产采摘草莓的机器人操纵器来解决这一关键的农业需求。

8.通过本地和机器人授粉者提高草莓产量

拟议的工作将对野生和管理授粉媒介的自动监测与尖端机器人授粉相结合，为能够观察、预测和提高花粉限制作物产量的生物混合系统奠定基础。具体的创新包括耐用、低功耗的昆虫相机陷阱、用于局部静电授粉的移动末端执行器、四轴飞行器的快速异花授粉以及通过在线应用程序向农民传达的生长模型。这些技术将在温室中的草莓植株上进行多个开花周期的验证，并通过商业农场的田间实验进行验证。短期内，这些技术可以无缝集成到当前的农场实践中。从长远来看，它们可以由自动调度程序进行管理，以确保在收获前很久就获得最佳产量。从更广泛的意义上讲，这项研究开辟了精准农业的新领域，机器人不仅具有克服田间部署挑战的智能，而且可以作为农作物周围自然生态系统的一部分进行操作。

9.新型土壤机器人技术和水利用效率土壤根表型传感

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土壤、微生物组和植物根代表了农业科学和实践的关键前沿。土壤的不透明性、异质性和动态性质严重限制了作为土壤和作物管理一部分的原位研究、表型分析和精确干预。在这里，我们将开发两项创新来获取有关根际水的可用性和流量的实时信息：1.一种传感策略，提供根际内水关系（电位、含量和电导）的亚毫米分辨率，就地；2.土壤游泳机器人，通过多种传感方式对根区进行半自主探索。我们将在有关根和根际的科学问题的指导下，利用我们的新兴能力进行实验，以推动田间表型分析以及灌溉和滴灌施肥管理的新方法。该技术将改善粮食、园艺、观赏植物和树木种植系统的管理。我们的项目强调基于系统的跨学科方法，并寻求增强和应用新的创新和技术，包括地下表型分析（例如根际植物-土壤相互作用）、传感器技术（例如实时土壤水通量）、机器人技术（例如，时空环境采样）。

10.ReproPhone和e-Synch：自动化和优化牛繁殖管理的新工具

主要目标是发展；1.电子同步；一种阴道内可重复使用的设备，用于自动同步排卵并监测奶牛的生理机能；2.ReproPhone；一种用户友好、快速、低成本的工具，用于确定农场奶牛的妊娠和卵巢状态。e-Synch 由装有同步排卵产品的电子控制设备和监测奶牛活动和体温的传感器组成。简而言之，用户插入e-Synch并使用移动应用程序选择所需的治疗。接下来，e-Synch自动输送所选方案所需的激素。一旦协议完成，e-Synch就会被移除，并对奶牛进行授精。另一方面，ReproPhone 由用于量化循环生殖激素的侧流免疫测定(LFIA)以及连接到移动应用程序的便携式成像设备组成。具体活动：1.评估e-Synch的功效。进行现场试验以评估当前原型输送用于同步排卵的激素的能力。根据初步测试，我们将与埃里克森博士的团队合作，改进设备的设计和功能。2.优化现有LFIA。目前，我们的LFIA和读取系统旨在测试血浆样本，这对于农场实施来说并不理想，因为在测试之前需要对样本进行处理。因此，我将致力于修改当前的格式以测量未处理的全血样本中的激素。活动包括实验室实验和农场测试。

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