La percepción artificial para robots que operan en entornos naturales al aire libre, incluidos escenarios forestales, ha sido objeto de una cantidad sustancial de investigación durante décadas. Sin embargo, esto ha demostrado ser una de las áreas de investigación más difíciles en robótica y aún no se ha resuelto de manera robusta. Esto sucede principalmente debido a las dificultades para lidiar con las condiciones ambientales (árboles y relieve, condiciones climáticas, polvo, humo, etc.), la homogeneidad visual de los paisajes naturales en contraste con la diversidad de obstáculos naturales que deben evitarse, y el efecto de las vibraciones o fuerzas externas como el viento, entre otros desafíos técnicos. En consecuencia, proponemos una nueva encuesta que describe el estado actual del arte en percepción artificial y sensado para robots en silvicultura de precisión. Nuestro objetivo es proporcionar una revisión detallada de la literatura de las últimas décadas de investigación activa en este campo. Con esta revisión, intentamos ofrecer valiosos conocimientos sobre la perspectiva científica actual e identificar los avances necesarios en el área. Hemos encontrado que la introducción de la robótica en la silvicultura de precisión impone problemas científicos y tecnológicos muy significativos en el sensado y la percepción artificial, lo que convierte este campo en uno particularmente desafiante con un impacto en la economía, la sociedad, la tecnología y los estándares. Basándonos en este análisis, presentamos una hoja de ruta para abordar los desafíos pendientes en su respectivo panorama científico y tecnológico, a saber, la falta de datos de entrenamiento para modelos de percepción, marcos de software abiertos, soluciones robustas para equipos de robots múltiples, participación de los usuarios finales, escenarios de casos de uso, planificación de recursos computacionales, soluciones de gestión para satisfacer las restricciones de operación en tiempo real y pruebas sistemáticas en el campo. Sostenemos que seguir esta hoja de ruta permitirá que la robótica en la silvicultura de precisión cumpla con su considerable potencial.