该图为农业机器人 “感知‑认知‑决策‑执行‑反馈” 闭环技术架构。作业对象与环境包含作物、土壤、地形、天气、障碍物与设备状态，作为系统输入条件。感知模块依靠视觉、激光雷达、GNSS 等多类传感器采集环境信息；认知模块完成目标检测分割、地图构建与设备状态估计；决策模块开展任务与路径规划，生成作业剂量与动作策略；执行模块控制底盘与机械臂，完成喷施、除草、采摘等田间作业。执行输出进入反馈评价环节，采集作业质量、误差、能耗、故障信息，实现实时修正与模型更新，回传优化认知环节，形成完整闭环。系统设置识别精度、定位精度、作业质量、单位成本等多项评价目标，同时依托数据与平台支撑层，由数字地块底图、农艺规则库、历史作业数据、云边协同平台、安全运维系统提供底层保障。架构强调流程并非简单单向串联，依靠作业反馈和平台数据持续迭代模型参数与农艺规则，实现机器人持续自适应田间复杂环境。无论技术研发人员、论文绘图设计者还是智能装备方案设计者，都可以借助该架构理解农业机器人自主作业完整逻辑。