研究人员正在开发的用于新型植物水分测量系统的基础机器人将导航成排的农作物，以到达各个叶片和茎。

每个园丁都知道判断何时给植物浇水有多困难。如果将其乘以几十或几百英亩，就很容易理解种植者在保持作物健康，高效智能地管理水资源方面面临的挑战。

为了准确确定需水量，种植者手动摘下植物中的单个叶子，将它们放在压力室中，然后施加气压以查看何时开始从叶子茎中渗漏水。这种测试非常耗时，这意味着种植者每天只能到达一个田地的多个区域，并且无法按需要频繁地进行测试以准确确定最佳灌溉计划模式。

来自加州大学河滨分校和加州大学默塞德分校的一组研究人员已通过美国国家科学基金会的“国家机器人计划”获得了美国农业部超过100万美元的拨款，以应对这些挑战。加州大学河滨分校的电气和计算机工程系助理教授Konstantinos Karydis和Amit K. Roy-Chowdhury教授。负责这项工作的UC Merced由计算机科学教授Stefano Carpin代表。和环境工程学教授Joshua Viers。

作为该项目的一部分，该小组正在开发一个机器人压力室，该压力室可以自动采样叶片并立即在现场对其进行测试以提供最新数据。该系统甚至可以在一段时间内收集大范围的数据，而不仅仅是提供快照。

经常更新的数据可以帮助种植者更好地计划灌溉计划以节约用水，优化负责确定和分析缺水势的农作物专家的时间和精力，并有助于减少食品生产链中的某些成本。

当前的测量技术涉及收集叶片样品并将其运送到异地位置，在此测试人员可以使用非常精确，昂贵的压力室。或使用手持压力室在野外取样和分析叶片样品。

“在第一类中，叶片样本可能会混合在一起，从而无法将其追溯到其来源的特定区域，” Karydis说。“此外，叶片的特性可能会随时间的流逝而变化。进行采样和分析，从而可能产生误导性的结果。”

野外手持仪器的精度可能较低，但是可以使用同一棵植物的不同叶片多次进行测试。这种方法是费时费力的，必须由经过专门培训的人员进行。

Carpin已经与UC Davis和UC Berkeley的同事合作创建了机器人辅助的精确灌溉输送系统（RAPID），该系统沿着一排农作物行进，根据传感器数据调整灌溉流量，从而准确地告诉机器人每种植物的需求。

该项目将使用与RAPID中相同的移动基地机器人，但将为其配备由UC Riverside的研究人员设计的定制机器人叶片采样器和压力室，并将其与可进行实地勘测并将其导向的无人机配对兴趣范围。

卡平说：“利用这一过程，种植者可以整天调查植物，即使是在大田地也是如此。”

这个为期四年的项目将为研究生以及本科生提供夏季研究机会。该项目分为四个阶段：会议厅的开发；开发机器视觉，以便机器人可以“看到”来自叶茎的水；在空中和地面上协调多个机器人和评估。

研究人员计划在2021年春季之前制造出第一套自动压力室原型，并评估其性能并在2021年春季和夏季在受控环境中改进设计，他们希望在2022年冬季之前完成安装，以便他们可以开始受控的现场测试。

卡平说：“我们必须迅速采取行动，因为如果我们错过了一个生长期高峰期，那么我们就必须再等九个月。”“我们希望能够在明年夏天开始测试，并在每个夏天进行测试，并且我们需要能够最大化测试。”

研究人员在他们的建议中写道，在设计完所有组件之后，这些设计和代码将成为开源的，并且在项目过程中收集的所有数据将提供给科学界。

该项目是在UC Merced信息技术研究中心（CITRIS）负责人Carpin and Viers与加州农民就种植杏仁和葡萄的挑战进行讨论之后进行的。卡里迪斯（Karydis）和罗伊·乔杜里（Roy-Chowdhury）一直听到里弗赛德（Riverside）地区的柑橘和鳄梨种植者面临同样的挑战，因此四人结成了伙伴。

Carpin说：“加利福尼亚农业在可扩展性方面提出了挑战。”“但这是一次激动人心的合作，因为我们将开发一个可以在不同农作物上工作的系统。”

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