人工智能在畜禽养殖机器人中的应用与展望

doi:10.12398/j.issn.2096-7217.2025.02.004

智能化农业装备学报（中英文） ›› 2025, Vol. 6 ›› Issue (2): 44-57.DOI: 10.12398/j.issn.2096-7217.2025.02.004

人工智能在畜禽养殖机器人中的应用与展望

王克林¹^,²(), 刘龙申²^,³, 陈金鑫¹^,², 李鹏²^,³, OKINDA Cedric¹^,²^,⁴, 沈明霞²^,³()

^1.南京农业大学工学院，江苏南京，210031
^2.农业农村部养殖装备重点实验室，江苏南京，210031
^3.南京农业大学人工智能学院，江苏南京，210031
^4.马辛德穆利罗科技大学，肯尼亚卡卡梅加，190-5010 0

收稿日期:2024-09-18 修回日期:2024-12-05 出版日期:2025-05-15 发布日期:2025-05-20
通讯作者: 沈明霞
作者简介:王克林，男，1998年生，江苏徐州人，博士研究生；研究方向为机器视觉和信息农业。E-mail： 2024212017@stu.njau.edu.cn
基金资助:
国家重点研发计划(2021YFD2000800)

Application and prospect of artificial intelligence in livestock and poultry farming robots

WANG Kelin¹^,²(), LIU Longshen²^,³, CHEN Jinxin¹^,², LI Peng²^,³, OKINDA Cedric¹^,²^,⁴, SHEN Mingxia²^,³()

^1.College of Engineering，Nanjing Agricultural University，Nanjing 210031，China
^2.Key Laboratory of Farming Equipment，Ministry of Agriculture and Rural Affairs，Nanjing 210031，China
^3.College of Artificial Intelligence，Nanjing Agricultural University，Nanjing 210031，China
^4.Masinde Muliro University of Science and Technology，Kakamega 190-5010 0，Kenya

Received:2024-09-18 Revised:2024-12-05 Online:2025-05-15 Published:2025-05-20
Contact: SHEN Mingxia
About author:WANG Kelin， E-mail： 2024212017@stu.njau.edu.cn
Supported by:
National Key Research and Development Program of China(2021YFD2000800)

摘要/Abstract

摘要：

我国畜禽养殖量常年居于世界前列，不仅养殖种类齐全，且产业链与相关配套完整，在农业产业中占有举足轻重的地位。近年来，由于规模化养殖的快速发展以及动物疫病流行、劳动力短缺等因素，养殖产业对智能化、无人化的养殖设备提出了更高的需求。其中，养殖机器人作为实现智慧化养殖的重要载体，可有效替代或协助人类完成部分工作，且对于提升动物福利、提高生产效率、减少污染浪费等方面具有重大意义和广阔前景。本研究综述了图像识别、深度学习、强化学习、自主导航等智能技术及热红外相机、深度相机、激光雷达等关键零部件在养殖机器人上的应用，并介绍了其可实现的例如动物生理信息检测、行为姿态识别、环境监测调控、饲料蛋奶管理等多种功能。此外，由于我国自动化养殖产业起步较晚，目前与发达国家仍存在一定差距，因此，本研究亦针对目前国内外智能化养殖机器人的产业现状和方向进行了介绍，并探讨了其背后发展历程、市场前景和政策支撑。本研究还展望了未来智能养殖行业的发展，指出了当前技术在经济性、稳定性、动物接受度等方面存在的挑战，并提出了未来可能的前进方向和改进目标，旨在为相关研究人员进一步推动技术革新和产业应用提供参考。

关键词: 人工智能, 农业机器人, 智慧养殖, 深度学习, 畜禽养殖

Abstract:

Chinese livestock and poultry farming sector consistently ranks among the global leaders in production volume. It not only has a comprehensive range of farming types， but also has a complete industrial chain with associated supporting infrastructure， and occupies a pivotal position in the agricultural industry. In recent years， due to the rapid development of large-scale farming， increased prevalence of animal diseases， persistent labor shortages and other factor shave intensified the demands for intelligent and automated farming equipment. Farming robots， as an important carrier for realizing intelligent agriculture， can effectively replace or assist humans in various tasks， and have great significance and broad prospects for enhancing animal welfare， improving production efficiency， and reducing pollution and waste. This article reviews the application of intelligent technologies such as image recognition， deep learning， reinforcement learning， and autonomous navigation， as well as key components such as thermal infrared cameras， depth cameras， and LiDAR in farming robots， and introduces its achievable functions such as animal physiological information detection， behavior posture recognition， environmental monitoring and control， and feed and milk management. In addition， considering that China’s automated commenced development more recently， there is still a developmental gap compared to some developed countries. Therefore， this article examines the current industrial status and direction of intelligent farming robots both domestically （in China） and internationally， which includes an exploration of its development history， market prospects and policy support. This article also looks forward to the future development of the smart farming industry， points out the challenges of current technologies in terms of economy， stability， animal acceptance， etc.， and proposes possible future directions and improvement goals， aiming to provide a reference for relevant researchers to further promote technological innovation and industrial applications.

Key words: artificial intelligence, agricultural robots, smart farming, deep learning, livestock and poultry farming

中图分类号:

王克林, 刘龙申, 陈金鑫, 李鹏, OKINDA Cedric, 沈明霞. 人工智能在畜禽养殖机器人中的应用与展望[J]. 智能化农业装备学报（中英文）, 2025, 6(2): 44-57.

WANG Kelin, LIU Longshen, CHEN Jinxin, LI Peng, OKINDA Cedric, SHEN Mingxia. Application and prospect of artificial intelligence in livestock and poultry farming robots[J]. Journal of Intelligent Agricultural Mechanization, 2025, 6(2): 44-57.

图/表 15

图1 畜禽养殖机器人主要类型与功能

Figure 1 Classification and functions of livestock and poultry farming robots

图2 鸡舍巡检小车实验平台

Figure 2 Experimental platform for chicken coop inspection robots

图3 鸭舍巡检机器人

Figure 3 Duck house inspection robot

表1 畜禽生理指标检测（预测）研究

Table 1 Research on detection（prediction） of physiological indexes of livestock and poultry

研究对象	检测指标	主要设备	主要技术	实现效果	参考文献	年份	国家
生猪	重量	CCD	视觉图像分析(VIA)系统	$R$ ²=0.905	[26]	2004	英国
蛋鸡	体温	热红外相机	方差分析	$R$ ²=0.44	[27]	2021	韩国
羊	体尺	双目CCD	图像分割、轮廓拟合	MRE $≤$ 2.10%	[28]	2024	中国
肉鸡	重量	Kinect深度相机	贝叶斯线性回归、ANN	平均误差55 g	[29]	2016	丹麦
生猪	耳温	热红外相机	目标检测、图像分割	MRE $≤ 0.6$ %	[30]	2021	中国
肉鸡	体温	热红外相机	椭圆拟合、K均值聚类	最大误差 $≤$ 0.1 $℃$	[31]	2019	中国
奶牛	眼温	热红外相机	改进YOLO v4	MRE $≤ 0.14$ %	[32]	2022	中国
生猪	重量	手动测量体尺	径向基函数(RBF)	R²=0.79	[33]	2023	中国
肉牛	重量	CCD	CNN/RNN	MAE=19.83 kg	[34]	2020	美国

表1 畜禽生理指标检测（预测）研究

Table 1 Research on detection（prediction） of physiological indexes of livestock and poultry

研究对象	检测指标	主要设备	主要技术	实现效果	参考文献	年份	国家
生猪	重量	CCD	视觉图像分析(VIA)系统	$R$ ²=0.905	[26]	2004	英国
蛋鸡	体温	热红外相机	方差分析	$R$ ²=0.44	[27]	2021	韩国
羊	体尺	双目CCD	图像分割、轮廓拟合	MRE $≤$ 2.10%	[28]	2024	中国
肉鸡	重量	Kinect深度相机	贝叶斯线性回归、ANN	平均误差55 g	[29]	2016	丹麦
生猪	耳温	热红外相机	目标检测、图像分割	MRE $≤ 0.6$ %	[30]	2021	中国
肉鸡	体温	热红外相机	椭圆拟合、K均值聚类	最大误差 $≤$ 0.1 $℃$	[31]	2019	中国
奶牛	眼温	热红外相机	改进YOLO v4	MRE $≤ 0.14$ %	[32]	2022	中国
生猪	重量	手动测量体尺	径向基函数(RBF)	R²=0.79	[33]	2023	中国
肉牛	重量	CCD	CNN/RNN	MAE=19.83 kg	[34]	2020	美国

图4 猪只信息采集系统

Figure 4 Pig information collection system

图5 仿生公猪机器人

Figure 5 Bionic boar robot

图6 养殖场移动环境监测车1.车体2.型材架　3.分度盘2　4.舵机　5.视频监控6.红外测温头　7.步进电机推杆器　8.传感器　9.齿轮箱10.分度盘1　11.联轴器　12.步进电机

Figure 6 Mobile environmental monitoring vehicle in farm

图7 畜牧业有限空间清洗机器人

Figure 7 Animal husbandry limited space cleaning robot

图8 畜禽舍防疫消杀机器人

Figure 8 Livestock and poultry house epidemic prevention and disinfection robot

图9 Tie-Stall AMS挤奶机器人

Figure 9 Tie-Stall AMS milking robot

图10 PoultryBot鸡蛋收集机器人

Figure 10 PoultryBot egg collection robot

图11 RoboPusher推料机器人

Figure 11 RoboPusher feed pushing robot

表2 畜禽养殖机器人导航方案对比

Table 2 Comparison of navigation solutions for livestock and poultry farming robots

导航方案	特点	优点	缺点
固定路径的导航	沿预设的磁条、电缆或标志物行走	实现简单、成本较低	灵活性差、适应能力弱
基于视觉的导航	使用CCD、深度相机和机器视觉进行图像识别	适应性强、可处理复杂问题	对计算能力要求较高
激光雷达（LiDAR）导航	利用激光扫描生成高精度地图（SLAM）	高精度、实时环境感知	成本较高
无线电导航	利用Wi-Fi、蓝牙、RFID等无线信号定位	适合室内环境、成本较低	精度低，设备易相互干扰
超声波和红外传感器导航	使用超声和红外监测距离和障碍物	成本较低、实现简单	难以适应复杂环境
卫星定位	利用卫星信号进行定位和导航	覆盖范围广、方案成熟	不适用于室内养殖环境

图12 基于SLAM技术的猪舍地图重建

Figure 12 Pig house map reconstruction based on SLAM

图13 全球农业机器人产值增长预测数据来源：www.kbvresearch.com。

Figure 13 Global agricultural robot output value growth

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人工智能在畜禽养殖机器人中的应用与展望

Application and prospect of artificial intelligence in livestock and poultry farming robots

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