长久以来，土地荒漠化是困扰我国西北地区发展的严重生态问题。复旦大学工程与应用技术研究院智能工业机器人与工业4.0实验室关注到这一问题。孙云权教授和实验室主任齐立哲老师于2020年年初组建荒漠种植机器人的研发团队，力图以技术解决土地荒漠化问题。
该团队由工程与应用技术研究院多名硕博学生组成，团队成员具有机械、计算机、材料等多种学科背景。他们研发出适用于荒漠环境的移动小车和种植机构，并开发适用于荒漠环境的视觉算法。
来自宁夏的邀请
土地荒漠化是宁夏面临的严峻生态问题之一。2019年，宁夏石嘴山市科技局找到复旦大学工程与应用技术研究院，希望他们帮助解决土地荒漠化的治理难题。
孙云权教授和齐立哲老师应邀来到宁夏，深入石嘴山实地考察，了解当地的种植方式、水温条件以及种植养护过程中的难题。
考察归来，两位老师建立了荒漠种植机器人团队，组织实验室全体成员讨论技术方案。计划研发出养护一体的种植机器人，除移动种植小车和相应的播种器外，还需要研发出一套算法，建立荒漠地带的种植区域的地图，为移动小车定位导航，并识别环境中的石块、植物等对象。实验室赶在2020年年末设计出实验样机，进行多次模拟实验。
走出荒漠时的半瓶水
2021年春末，荒漠种植机器人团队来到宁夏石嘴山的荒漠地带进行实验数据采集。
在当地居民的带领下，他们来到一片不知名的荒漠区域，边走边收集数据，不知不觉进入荒漠腹地。头顶烈日，带着有限的补给，满怀热情开展实验工作。
在返回路上，大家的水早已喝完。硕士生管民意外地掏出半瓶水，她说，这是用来保命的，一直没敢喝掉。
博士生华中伟作为年长的师兄始终走在队伍最前面，不断鼓励大家：“还有500米就出去了。”就这样，不知道走了多少个500米，一行人终于在太阳下山之际走出荒漠，那时已是晚上8点了。
通过这次荒漠环境实地实验，他们发现，荒漠环境多变，风沙多、温差大、障碍物多、光照变化大，十分考验机器人的感知能力。此外，荒漠里还有许多他们在实验中未曾考虑到的石块和植物，这些石块和植被形态各异，且其形态色彩在不同时间段有差异，极大地影响检测识别算法的准确性。更何况机器人的软件要同时进行识别检测、定位、播种等多个任务，这些部分交互时容易互相占用资源，从而造成系统不稳定。
狂沙吹尽始到金
针对在实地调查中发现的问题和收集到的当地环境数据，团队以在宁夏实地采集的障碍物和养护物为主要数据，通过后续补充数据集的方式解决植被在不同时间段形态色彩差异的问题。同时大力提高种植机器人系统的稳定性。
最终于2021年秋研发出适用于荒漠环境的移动小车和种植机构，开发出适用于荒漠环境的视觉算法。其中，移动小车和种植机构是机器人的硬件，而视觉算法则属于软件。
操作移动小车和播种机构还需要与之匹配的一套算法，他们研发出相应的视觉算法，该算法主要有检测识别、定位和建图功能。视觉算法部分采用轻量化神经网络模型，以提高算法的推理速度。并基于高精度卫星全局定位与机器视觉局部细化的环境感知技术，构建包含植被信息的语义地图，为荒漠标准化种植和精准化养护建立数字化地图。
荒漠种植机器人实现种植作业的一体化是该项目成果的一大亮点。相较于其他农业机器人项目将挖坑、种植、埋土等种植过程拆分设计为多个机器人，他们设计的一体化的机器人避免多个机器人合作中的低效率问题，同时有效提高种植的成活率。
同年秋末，经过从院系、学校再到全国的层层选拔、答辩，该团队的荒漠种植机器人关键技术研究项目获得2021年第七届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛的全国铜奖。
