植保机器人环境感知中的深度感知技术是其智能决策和导航能力的关键组成部分，尤其在复杂农田环境中进行高效、精准作业时至关重要。深度感知技术使机器人能够理解周围空间的三维结构，从而实现精确避障、地形适应以及对农作物进行高精度定位。
深度感知通常通过以下几种方式实现：
立体视觉（Stereo Vision）：
利用两个或多个摄像头从不同角度拍摄同一场景，通过计算视差来获取物体的距离信息，从而构建出三维点云地图。激光雷达（LiDAR, Light Detection and Ranging）：
LiDAR系统发射激光脉冲并测量返回信号的时间差，生成详细的周边环境距离数据，形成精确的三维模型。植保机器人搭载LiDAR可以实现快速、准确地测绘农田地貌，识别障碍物，并为路径规划提供依据。结构光传感器（Structured Light）：
类似于Kinect等设备使用的技术，通过投射特定模式的光束到目标物体上，然后根据图案变形或反射回来的光斑信息推算距离。飞行时间相机（Time-of-Flight, ToF）：
ToF相机利用光子飞行时间原理直接测得每个像素点到目标物体的距离，生成实时的深度图像。
在植保机器人的应用中，深度感知不仅可以帮助机器人规避农田中的树木、电线杆、田埂等固定障碍，还能使其适应作物生长的高度变化，例如，在作物高度不一的地块内实现按需喷洒农药或施肥，或者在果树园中针对不同高度的枝条进行精细化操作。此外，深度感知还有助于无人机在飞行过程中保持安全距离，避免碰撞及损伤作物。
