有機農業的規模化發展在很大程度上受限於害蟲監測所需的高昂勞動力成本。傳統的監測方法依賴人工檢查，不僅耗時耗力，而且往往只能在害蟲造成顯著損害後才能發現。雖然無人機和地面機器人已經能夠從上方或植物側面進行農業監測，但許多害蟲生活在葉片背面或植物莖幹上，這些區域難以被常規方法覆蓋。為了應對這一挑戰，研究人員開發了STEMbot——一種創新的微型攀爬機器人系統，能夠自主在植物冠層下方導航，實現早期害蟲檢測。
STEMbot的設計理念源於對現有攀爬機器人侷限性的深入分析。現有的攀爬平臺要麼缺乏機載感知能力，無法感知周圍環境，要麼只能攀爬無分支的垂直樹幹，無法應對植物冠層複雜的枝杈結構。STEMbot則整合了完整的幾何PIN-SLAM（位置識別同步定位與建圖）管道和語義八叉樹，在攀爬植物時能夠實現魯棒的定位和地圖構建。PIN-SLAM利用幾何特徵進行位置識別，而語義八叉樹則提供了對環境語義的理解，兩者結合使得STEMbot即使在遮擋嚴重的冠層下也能保持準確的自我定位。
為了規劃運動路徑，研究團隊提出了流形約束的A*規劃器。與傳統的A*演算法不同，該規劃器將機器人的運動約束在植物莖幹構成的流形上，同時結合光線追蹤目標指定，使得STEMbot能夠感知分支結構並選擇最優路徑，還能檢查被葉片遮擋的目標。這種規劃策略極大地提高了機器人在複雜植物結構中的導航能力。
硬體實驗的結果令人鼓舞。STEMbot能夠在直徑7至33毫米的莖幹上可靠攀爬，並在四種不同的植物樣本（如番茄、黃瓜等）上實現了自主導航。定量評估顯示，該系統能夠實現高保真幾何重建，與離線攝影測量基線相比，平均倒角距離小於1釐米。這一結果證實了STEMbot具備自主導航所需的全域性一致里程計，能夠在實際農業環境中有效工作。
該研究已被2026年IEEE/RSJ國際智慧機器人與系統會議（IROS 2026）接收，相關程式碼和資料集已在專案頁面上公開。STEMbot的出現為有機農業的自動化害蟲監測提供了新的可能性，未來有望透過規模化部署進一步降低農業勞動力成本。