哈佛微机器人实验室（HML）的研究人员公布了其创新型关节式机器蜂（RoboBee）在安全着陆与损伤控制方面的最新进展。另有研究为浆果采摘机器人开发了新型导航系统，提升农业自动化效率。跨行业合作还催生了一款创新型自动驾驶拖拉机，可提升车辆稳定性、作业精度及部件耐久性。

RoboBee的当前版本（硬币旁边）和之前的迭代

机器蜂技术突破

HML科学家改进了空中微型机器人RoboBee的关节腿与控制器，旨在实现无损着陆以保护精密结构（包括压电致动器）。这款仿大蚊生物结构的微型机器人翼展3厘米，最新版本通过升级控制器解决了早期机型因地面气流效应导致的着陆不稳问题。研究团队短期目标是实现自然环境中（如树叶或树干）的自主着陆。

压电致动器模拟昆虫横纹肌，通过机械应力-电压转换机制精确控制肢体运动。研究人员参照哈佛比较动物学博物馆的昆虫标本数据库，采用聚酰亚胺薄膜、碳纤维等材料优化了双腿关节的刚度与缓冲性能。该研究将推动生物力学机器人、人工授粉等领域的突破，下一步将集成传感器、控制与供电系统。

一个小型农业机器人在高床种植区穿行并收获草莓

垂直农业机器人导航革新

大阪都立大学的助理教授Takuya Fujinaga的工作重点是在空间有限、地形不平坦且传统传感器难以安装的高床作物行上纵小型农业机器人。该机器人完全依赖于LiDAR（光检测和测距）传感器，该传感器通过反射周围表面的激光束进行扫描来创建环境的3D图像。可靠的导航很困难，因为这些床几乎没有明显的特征，而且衬有移动的塑料覆盖板。为了解决这个问题，机器人使用实时反馈不断修改其从床上的轨迹和位置。即使周围环境因风干扰和其他因素而变化，它也会保持其路线。

Takuya Fujinaga开发了一种提高生产力的算法，该算法允许农业机器人在耕作床上导航并到达分配的目标目的地，而无需事先规划路径。Fujinaga 教授通过虚拟仿真证实了他的导航方法的成功，并强调了使用这种经济高效的工具来完善导航算法和在实际部署之前选择传感器的重要性。

创新型自动驾驶拖拉机

科尔多瓦大学的研究人员创造了一种新颖的拖拉机设计，由于其可转向的车轮和自调平的车轴，它与市场上的任何其他拖拉机都不同。

完全自主的约翰迪尔8R拖拉机将GPS、摄像头和人工智能融合在一起进行导航和障碍物检测。与科尔多瓦拖拉机不同，8R更适合于平地和开阔的田地。在空间有限的区域或更崎岖/不平坦的地形中导航时，它的适应性不强。

科尔多瓦拖拉机在展示传统和现代自动驾驶拖拉机的能力的同时，还配备了混合动力转向和独立的自调平车轴，在橄榄园、葡萄园和果园等要求苛刻的农业环境中穿越恶劣的地形时，可以提高牵引力。这些车轴通过不断适应地形的起伏，减少了拖拉机在斜坡或不平坦地面上翻倒的机会。此外，这种稳定性提高了 GPS 和 LiDAR 等车载传感器的精度，从而提高了在农田中导航路径的准确性。此外，定期平整可确保农具与土壤保持适量的接触，从而提高喷洒和收获等作的效率。

该拖拉机还采用了LiDAR技术，在车辆前后集成了两个基于LiDAR的传感器，作员可以从多个移动平台控制车辆。

技术演进展望

综上所述，这里介绍的技术是对不断发展的微型机器人和自主农业机械世界的创新，这些技术将扩大生物力学研究、农场的生产能力和农业工作流程的效率。