近日,开云·体育(Kaiyun Sports)官方网站机械与电子工程学院苑进教授团队研究成果在《Computers and Electronics in Agriculture》在线发表,论文题为“LARIS: a local-state active reasoning and integrated switching framework for robotic harvesting under partial observability”。该研究面向温室密集番茄采收过程中局部遮挡严重、操作空间受限以及观测信息不完整等问题,提出了局部状态主动推理与一体化切换框架 LARIS,将局部执行状态表征、执行可行性引导的观测—采收切换以及残余不确定性自适应执行进行闭环集成。在密集温室冠层中,目标果实即使已经被识别和定位,其周围的接近通道、接触区域和采后撤离空间仍可能受到叶片、邻近果实及细小果梗遮挡。传统采收流程通常将感知与执行分别处理,主动观测方法也多依据视觉完整度或信息增益决定是否继续获取新视角,难以直接判断当前局部信息是否已经足以支持可靠采收。针对这一问题,LARIS以机器人实际执行需求为核心,建立包含目标几何、邻近局部结构