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生物启发的机器人和结构，促进农业现代化
抽象 仿生学是生物学和技术的跨学科合作，通过分析生物系统并将其原理转化为应用，为实际问题提供解决方案。这篇评论文章侧重于仿生创新，包括生物启发的软机器人和可以发挥多种功能的群体机器人，包括收获水果，害虫控制和作物管理。该研究展示了商用仿生创新，包括 Arugga AI Farming 的机器人蜜蜂和 Robotriks 牵引单元（RTU）精密农业设备。此外，软机器人系统已经可以减轻表面瘀伤，破裂，植物组织的粉碎破坏以及用软皮收获水果（如苹果，樱桃，梨，核果，猕猴桃，柑橘，黄瓜，桃子和豆子）时的塑性变形的风险。尽管为模仿自然而开发的智能农业技术可以帮助防止气候变化并加强农业集约化，但人们担心长期的生态影响，成本以及它们无法补充授粉等自然过程。尽管存在这些问题，但具有潜在农业应用以实现农业现代化和解决上述挑战的生物启发技术市场却呈指数级增长。未来的研究和开发应导致低成本的 FEA 机器人夹具和用于作物收获的 FEA肌腱驱动夹具。简而言之，软机器人和群体机器人在农业中具有巨大的潜力。
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仿生; 农业 4.0; 智能材料; 生物启发; 物联网; 机器学习; 机器人 1. 引言 农业中的仿生术语表示通过模仿自然而不改变野生物种的功能和生态系统而使人工和自然系统互锁的独特能力[1];这是通过在开发受科学，工程和医疗应用生物过程的生物过程启发的机器，系统和材料时采用跨学科方法来实现的[2]。尽管仿生学的研究和发展是新的，但仿生学的历史可以追溯到达芬奇的飞行器，其设计灵感来自鸟类。这些灵感导致了第一架商用飞机，仿生汽车概念，动物形状的机器人和适应自然的建筑技术的发展[2]。最近农业生物材料的仿生合成仍然是仿生学在农业中最关键的应用之一，就是一个例子[3，4]。生物材料具有广泛的潜在应用，包括用于储水的水凝胶，碳捕获，用于温室的可生物降解材料，用于水果和蔬菜的抗菌包装[5，6，7]以及可持续农业。本综述侧重于软机器人和群体机器人技术，它们在收获、植物管理和播种方面具有巨大的前景[8，9，10，11]。对软机器人和机器人动物文物的强调预计将转化为对好处，技术挑战和前景的细致入微的理解。这些信息将有助于指导小农和大商业农民的决策。消费者需求将成为工业研发的催化剂。
仿生相关创新在生态系统设计模型[1]中具有巨大的希望，用于智能缓解土壤退化，生物系统的保护和智能农业技术的概念化[12]。智能农业技术已被证明可以通过智能调节湿度、灌溉、霜冻、温室小气候、杀虫剂和化肥施用来降低生产成本并提高产量[7，13，14]。除生产外，仿生学在电子学（模仿光反射蝴蝶翅膀结构）、环保包装和实验室培育肉类生产方面也有实际应用[15]。考虑到仿生相关应用的新应用正在随着研究的进步而出现，该列表并不详尽。
最近的报告表明，仿生农业产业将呈指数级增长，并为全球经济发展做出贡献。平均而言，与仿生相关的创新将为全球国内产品贡献至少 1.5 万亿美元[15]。然而，后一种贡献对当地生态系统的不利影响较小，因为仿生革命学习和模仿自然;这与 19世纪利用自然的工业革命形成鲜明对比[1 ，12，15]。仿生学对农业的独特贡献如图 1 所示。鉴于仿生学对农业的各种潜在贡献，这篇评论文章重点关注商业农业中的应用，特别是欧洲，中东，亚洲和北美的智能和智能物联网介导农业。
图 图 1.仿生学的独特属性以及对农业和自然保护的贡献[12]。
学术界和工业界的仿生研究和开发将对全球粮食安全产生切实影响。将重点放在创新上以解决全球粮食安全问题是有道理的，因为挑战的规模很大。根据世界卫生组织的数据，全球 12%的人口处于粮食不安全状态，约三分之一的人（23.7 亿人）无法获得足够的食物[16]。未来的预测表明，到 2030 年，将有 6.6 亿人遭受饥饿[17]。预计的粮食不安全问题必须得到解决，因为全球人口将增加 10%[18]。对农产品需求的增加意味着随之而来的价格和通货膨胀的上升，这可能导致进一步的粮食不安全[18]。根据 COVID-19 后粮食不安全状况[19]和未来的预测，有必要采取协调一致的措施来扭转当前的粮食不安全趋势。
实际干预措施包括农业 4.0、物联网和仿生农业。该评价侧重于后者的潜力，因为前者已由[20 ，21 ，22，23，24，25，26，27，28]广泛回顾。全球粮食安全与仿生研究之间的联系基于使用仿生方法解决水资源短缺的进展，使用廉价且可扩展的Warka 和大气中的水锥水[28]。此外，仿生方法通过对小的、固有无序的肽上的磷酸盐阴离子进行量子化学研究，导致了仿生磷酸盐清除剂的发展[29]。后一项研究表明，使用磷酸盐清除剂可以改善全球粮食安全，同时最大限度地减少磷酸盐化合物对环境的负面影响。Othmani 等人[28]和 Gruber 等人[29]强调的与仿生相关的创新只是可能改变农业未来的各种创新的缩影。
目前的研究集中在两个相互关联的仿生系统，即群体和软机器人[30，31]。一方面，软机器人设计用于实现特定功能，例如收获脆弱的水果和蔬菜，播种和作物管理[30 ，32，33，34，35]。另一方面，群体智能是未分布的，自组织的物理或人工系统的集体行为。将群体原理应用于机器人被称为群体机器人，其中机器人旨在模仿自然群体，如蚂蚁和鸟类，以形成一个可扩展，灵活和强大的系统。羊群可以被认为是一种能够适应环境变化并遵循特定行为的类型[2，36，37]，例如目标的实现，聚合或分散，沟通和记忆。同样，群体机器人表现出自主性，合作性和协调性，这对于长期应用是必要的。
全球农业课题与仿生创新的必要性
全球农业受到许多因素的制约，包括气候变化在内的生物物理和社会经济问题[38，39]。气候变化是荒漠化和作物产量下降的催化剂，这是由于农业用地重要养分的枯竭[38，39]。据《联合国防治荒漠化公约》（《荒漠化公约》）估计，由于城市化，每年将损失 160 万至 330 万公顷的农田。预计这种模式将在 2000 年至 2030 年间持续存在[40]。其他研究估计，由于气候变化引起的荒漠化，每分钟损失约 23 公顷[41]。经验证据表明，传统的干预措施是不够的，因为它们没有从一开始就帮助解决问题。传统上，商业农场和小农户试图通过集约化农业来解决全球粮食不安全问题。例如，与 20 世纪 60 年代相比，谷物等全球基本食品的产量激增了>200%[42]。从经济角度来看，这种干预存在实际挑战。首先，农业集约化并没有转化为更多地采取可持续措施，如灌溉以节约用水;第二，农业集约化并没有转化为对可持续措施的更多采取。IPCC 的特别报告证实了这些说法。截至 2015年，全球只有 2%的农田得到灌溉[42]。传统措施的有效性有限，这凸显了对气候智能型农业和仿生创新的需求。
尽管有令人信服的证据支持这一转变，但批评者认为，发展中国家，包括撒哈拉以南非洲国家，向农业 4.0 过渡的能力较差[43]。此外，新的研究质疑模仿自然昆虫/蜜蜂传粉媒介的机器人蜜蜂的开发和推出。为了代替创造机器人自由飞行的蜜蜂和昆虫以促进授粉，恢复自然生态系统和“创造对蜜蜂友好的环境并探索使用其他物种进行授粉和生物控制”将更合适[10]。这一观察结果代表了农业专家，科学家和工程师在寻求优化作物产量时面临的众多道德困境之一。为发展中国家提供转型装备的本质仍然不明朗，特别是在软机器人技术方面。该论点的前提是，软机器人和播种/种植设备旨在解决欧洲固有的劳动力短缺问题[35]。
相比之下，非洲发展中国家的失业青年数量处于临界水平[44 ，45，46，47，48]。从全球北方和南方的就业动态来看，劳动力短缺并不足以激励向软机器人和机器人昆虫过渡。然而，种植和收获的效率令人信服。
向农业 4.0 的过渡对发展中国家是必要的，因为它通过采用机器人手臂进行收获和播种，精密拖拉机，使用无人机图像检测和定位水果的无人机[47]，土地耕作，化肥和农药应用[49，50，51]以及基于机器学习技术的决策支持系统进行树木健康监测和水果疾病分类[52]，提供了无限的潜力。，53，54]。使用精密拖拉机具有多种功能。首先，它为劳动力短缺提供了切实可行的解决方案。其次，它减少了温室气体排放[49，50]。第三，使用装有软机器人并由激光雷达（光/激光检测和测距）或全球导航卫星系统引导的拖拉机，精密拖拉机是智能和精密种植不可或缺的一部分[34，55]。零售价为 7000 英镑的机器人牵引单元（RTU）就是一个例子[56]。RTU 具有多种功能，包括收获和作物监测。即使是小型自主机器人系统也可以协助收获过程，并与使用深度学习的识别系统结合使用，以快速准确地检测和收集水果[57]。下一节将回顾准备程度，强调软机器人和群体机器人。
1.2. 审查框架
在编写本审查文件时采用了严格的审查框架。评价过程与 PRISMA 系统评价和荟萃分析指南保持一致（见图 图 2）。大多数数据来自已发表的文章。更具体地说，同行评审的数据来自以下主要数据库：MDPI，Elsevier，Springer，Wiley 以及 Taylor和 Francis。还考虑了二手消息来源，例如美国农业部和欧盟委员会以及行业利益相关者发布的政府报告，包括波士顿动力公司，Arugga AI 和 Bird Gard Australia。文献侧重于仿生学研究的最新发展和在农业中的潜在应用。这些文章是使用生物启发，仿生学，仿生学，农业，智能农业，太阳能电池板，热带病学，软机器人，群体机器人结构和材料等关键字选择的。该研究主要集中在英文发表的论文上，以避免翻译延迟。出版期为 2005 年至 2022 年。考虑到有必要了解仿生学多年来是如何演变的，以及如何将其应用于农业，因此搜索窗口是合理的。纳入和排除标准的特点是标题和摘要筛选，然后是全文筛选过程，重点是主题的相关性。部分灰色文献被排除在外，因为它不符合纳入标准。
图 图 2.文献来源选择过程图。
审查的文章分为三类：首先，仿生创新，包括软机器人，群体机器人和其他在农业中具有广泛应用的智能系统。第二类和第三类包括仿生材料和资源管理。分类遵循复杂性增加的逻辑顺序，从作物所需的自然资源开始，继续到对各种农业用途的建设很重要的材料，最后提到促进过程的更复杂的机制。应用于资源管理的生物启发技术被分为几个子类别，包括太阳能收集和水保存。
2. 仿生创新与气候智慧型农业 智慧系统的连通性与成本
物联网基础设施的引入极大地有助于使农业过程更加高效和准确。这些系统可能利用从传统蜂窝和 Wi-Fi 到远程和低速率无线电收发器的技术[58]。组件的选择直接取决于应用程序的类型和需要传输的信息，应谨慎处理。尽管与传统系统相比，软机器人和群体智能具有独特的优势，但农场中的集成通常受到成本和缺乏智能系统连接的影响[59，60]。尽管新的研究和开发项目试图解决这个问题，但问题仍然存在。考虑到智能系统是能源密集型的，这个问题是多维的。最近的一项研究估计，大型农场每年的能源支出可能为 65，891.5–151，220.6 美元[61]。考虑到农民期望实现约 500 美元/英亩的净节省，这样的成本是不可持续的[62]。由于在农场上操作智能系统的成本很高，与大型农场相比，小农户处于不利地位，而大型农场则享有更好的规模经济。
目前的研究和开发项目表明，随着时间的推移，采用仿生技术的技术和与成本相关的障碍可以得到解决[2 ，12，28，29，63，64]。如果现有的研发项目成功商业化，群体机器人可以在更广泛的范围内用于解决农场面临的紧迫挑战。例如，效率、降低成本和优化作物生产已成为优先事项[13，65，66，67]。然而，决策中的大数据仍然是一个挑战[36]。每个农民需要的数据类型取决于生产类型。水消耗量，土壤肥料水平，天气条件和作物生长对农民来说是一些有用的数据。将所有这些数据与人工智能相结合，农民可以获得实用知识，从而为他们提供实时更新。然而，许多传感器的使用受到与连接性相关的几个因素的阻碍。发展中国家和偏远地区的商业农场无法充分接入支持智能机器所需的互联网和基础设施;这就解释了为什么大多数创新集中在发
达国家[66，67，68，69，70，71，72]。有线传感器的效率低于无线传感器，后者可以远程自动中继信号。裁判。[73，74，75，76]。考虑到基础设施的高功耗和初始成本，基于移动的传感器网络连接的可持续性较低。
农业部门的仿生创新不能在支持技术之外考虑，例如精密拖拉机[50 ，55]，物联网[75，76，77，78，79]和激光雷达（光/激光检测和测距）或全球导航卫星系统[34，55]].多维观点的基础是，如果没有支持性的基础设施，软机器人和群体智能就无法自主运行[80]。Duckett 等人提出的世界观[80]与 Rial-Lovera[35]一致，后者声称实时运动学，GPS，执行器，专用传感器和接口是自动化系统的推动者，特别是农业机器人。物联网和人工智能的整合在哈佛大学的研究人员与国防高级研究计划局（DARPA）合作开发第一个软机器人时很明显[33]。从过去的趋势来看，软机器人、群体机器人和仿生创新的未来进展，一般来说，将通过物联网和云计算、数据存储和大数据的发展来预测，如图 3 所示[81]。除了颠覆性技术之外，消费者的态度和快速部署创新的能力将预测软机器人抓手取代手工采摘和机械收割机的速度。
图 图 3.农业领域颠覆性技术驱动因素之间的关系[81]。
第一小节探讨了软机器人系统在农业中的成本效益。根据目前的知识体系，仿生创新是大规模可持续农业的先决条件[34，35，49，55，80];这在澳大利亚等发达经济体中得到了证明，商业农业已经实现了最佳的土地利用 - 与传统拖拉机相比，土地增加了约 20%。新南威尔士大学进行的一项研究[55]观察到，精密拖拉机取代了传统的手动拖拉机，后者价格昂贵且效率较低，因为它们压实了土壤并创建了作物线和大型围场，这使得 20%的土地无法使用，并导致土地的长期退化;使用精密拖拉机可以...
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