有机农业的规模化发展在很大程度上受限于害虫监测所需的高昂劳动力成本。传统的监测方法依赖人工检查，不仅耗时耗力，而且往往只能在害虫造成显著损害后才能发现。虽然无人机和地面机器人已经能够从上方或植物侧面进行农业监测，但许多害虫生活在叶片背面或植物茎干上，这些区域难以被常规方法覆盖。为了应对这一挑战，研究人员开发了STEMbot——一种创新的微型攀爬机器人系统，能够自主在植物冠层下方导航，实现早期害虫检测。
STEMbot的设计理念源于对现有攀爬机器人局限性的深入分析。现有的攀爬平台要么缺乏机载感知能力，无法感知周围环境，要么只能攀爬无分支的垂直树干，无法应对植物冠层复杂的枝杈结构。STEMbot则集成了完整的几何PIN-SLAM（位置识别同步定位与建图）管道和语义八叉树，在攀爬植物时能够实现鲁棒的定位和地图构建。PIN-SLAM利用几何特征进行位置识别，而语义八叉树则提供了对环境语义的理解，两者结合使得STEMbot即使在遮挡严重的冠层下也能保持准确的自我定位。
为了规划运动路径，研究团队提出了流形约束的A*规划器。与传统的A*算法不同，该规划器将机器人的运动约束在植物茎干构成的流形上，同时结合光线追踪目标指定，使得STEMbot能够感知分支结构并选择最优路径，还能检查被叶片遮挡的目标。这种规划策略极大地提高了机器人在复杂植物结构中的导航能力。
硬件实验的结果令人鼓舞。STEMbot能够在直径7至33毫米的茎干上可靠攀爬，并在四种不同的植物样本（如番茄、黄瓜等）上实现了自主导航。定量评估显示，该系统能够实现高保真几何重建，与离线摄影测量基线相比，平均倒角距离小于1厘米。这一结果证实了STEMbot具备自主导航所需的全局一致里程计，能够在实际农业环境中有效工作。
该研究已被2026年IEEE/RSJ国际智能机器人与系统会议（IROS 2026）接收，相关代码和数据集已在项目页面上公开。STEMbot的出现为有机农业的自动化害虫监测提供了新的可能性，未来有望通过规模化部署进一步降低农业劳动力成本。