最近，由悉尼大學Sukkarieh教授帶領的研究團隊開發(fā)出瓢蟲農(nóng)場機器人。該機器人首次實地作業(yè)，在新南威爾士州一片種植洋蔥，甜菜和菠蘿的農(nóng)場上進行。Sukkarieh教授稱，機器人能夠?qū)崿F(xiàn)自動化驅(qū)動，在每列田地間自如運作。收集感應器數(shù)據(jù)，包括激光，攝像頭，高光譜鏡頭等，通過提供有價值的信息幫助種植者們了解他們農(nóng)場的作物狀態(tài)。
據(jù)了解，隨著近年來國內(nèi)外對農(nóng)業(yè)機器人研究與開發(fā)的重視，目前已研發(fā)出多種農(nóng)業(yè)機器人。根據(jù)解決問題的側(cè)重點不同，農(nóng)業(yè)機器人大致可以分為兩類：一類是行走系列農(nóng)業(yè)機器人，主要用于在大面積農(nóng)田中進行作業(yè)；另一類機械手系列機器，主要用于在溫室或植物工場中進行作業(yè)。
日本是農(nóng)業(yè)機器人研究最早、同時也是市場發(fā)育最為成熟的國家之一。目前，日本已研制出育苗機器人、扦插機器人、嫁接機器人、番茄采摘機器人、葡萄采摘機器人、黃瓜采摘機器人、農(nóng)藥噴灑機器人、施肥機器人和移栽機器人等多種農(nóng)業(yè)生產(chǎn)機器人，在理論與應用方面都居世界前列。
同日本比，由于領土廣闊及自身先進的工業(yè)技術，美國研究的重點在于行走式農(nóng)業(yè)機器人，在理論與技術上都比較成熟。典型代表是美國新荷蘭農(nóng)業(yè)機械公司發(fā)明的多用途自動化聯(lián)合收割機器人，很適合在美國一些專屬農(nóng)墾區(qū)的大片規(guī)劃整齊的農(nóng)田里收割莊稼。
其他國家農(nóng)業(yè)機器人研究與應用方面比較有代表性的有：澳大利亞發(fā)明的牧羊犬機器人，它能在農(nóng)場上代替?zhèn)鹘y(tǒng)的放牧勞力；德國農(nóng)業(yè)專家采用計算機、全球定位系統(tǒng)(GPS)和靈巧的多用途拖拉機綜合技術，研制出可準確施用除草劑的除草機器人，法國發(fā)明的專門服務于葡萄園的機器人幾乎能代替種植園工人的所有工作，包括修剪藤蔓、剪除嫩芽、監(jiān)控土壤和藤蔓的健康狀況等。
西班牙發(fā)明的采摘柑橘機器人，能夠依托機器視覺技術從桔子的顏色、大小判斷出是否成熟并控制機械手進行采摘；英國西爾索研究所開發(fā)的采蘑菇機器人可以確定哪些蘑菇可以采摘以及屬于哪種等級，然后測出其高度以便進行采摘；法國研制的分揀機器人能在潮濕骯臟的環(huán)境里工作，把大個番茄和小粒櫻桃加以區(qū)別，然后進行分裝。
與國外相比，中國農(nóng)業(yè)機器人研究與開發(fā)方面尚處于起步階段。目前我國已開發(fā)出的農(nóng)業(yè)機器人有：耕耘機器人、除草機器人、施肥機器人、噴藥機器人、蔬菜嫁接機器人、收割機器人、采摘機器人等。
中國農(nóng)業(yè)大學研制的摘黃瓜機器人利用多傳感器融合技術，對采摘對象的成熟度進行判別，并確定收貨目標，引導機械手來抓取黃瓜，再用刀片切割瓜藤；嫁接機器人實現(xiàn)了營養(yǎng)缽苗的供苗、切苗、嫁接和排苗的自動化作業(yè)，可廣泛用于黃瓜、西瓜、甜瓜等菜苗的嫁接；北京農(nóng)林科學院研發(fā)的草莓采摘機器人可以自主搜索、識別和采摘成熟草莓果實，不僅可為草莓采摘降低人工成本，還可減輕工作強度。
中科院合肥智能機械研究所的研究報告稱，雖然農(nóng)業(yè)機器人研究已取得很大進展，但目前農(nóng)業(yè)機器人距實用普及還有很長一段距離。推廣與普及的主要瓶頸有兩點：一是農(nóng)業(yè)機器人制造成本問題，二是農(nóng)業(yè)機器人智能化程度問題。
目前研制出來的農(nóng)業(yè)機器人大都只針對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)某一環(huán)節(jié)的某一項作業(yè)而言，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的特征之一是季節(jié)性強，造成了農(nóng)業(yè)機器人的使用效率低，間接地增加了農(nóng)業(yè)機器人的成本。其性價比不能滿足市場的需要，成為制約農(nóng)業(yè)機器人商業(yè)化和進一步研究應用的瓶頸問題。比如采摘機器人，由于草莓、黃瓜等經(jīng)濟作物生產(chǎn)的季節(jié)性，如果采摘機器人只能用于一種農(nóng)作物的采摘，那么該機器人一年工作的時間有限。由于只有當農(nóng)業(yè)機器人的生產(chǎn)成本低于人工收獲成本時，農(nóng)業(yè)機器人才能得到推廣，這無疑對農(nóng)業(yè)機器人的成本控制提出了較高的要求。
同工業(yè)機器人或者其他領域機器人相比，農(nóng)業(yè)機器人工作環(huán)境多變，以非結構環(huán)境為主，工作任務具有極大的挑戰(zhàn)性。因此，一般而言，農(nóng)業(yè)機器人對智能化程度的要求要遠高于其他領域機器人?，F(xiàn)階段歐美等國的農(nóng)業(yè)工程領域的專家紛紛把研究重心從機械部分轉(zhuǎn)向機器視覺、人工智能方面，力圖解決農(nóng)業(yè)機器人的智能問題。