果蔬采摘机器人研究现状及发展趋势 （1）.pdf

专题 农业智能机器人 果蔬采摘机器人研究现状及发展趋势 夏先飞1 4 贾 磊1 2 4 张 硕2 宫庆硕1 4 吕俊潼1 4 沈 成1 张进龙1 梁明旭1 3 4 1 农业农村部南京农业机械化研究所 南京 210014 2 西北农林科技大学机械与电子工程学院 杨凌 712100 3 南京工程学院机械工程学院 南京 211167 4 苏州中农院华东农业科技中心 苏州 215300 摘 要 果蔬采摘机器人是农业机器人的重要组成部分 对提高果蔬生产效率意义重大 是农业机器人领域的研究热点 该文系统归纳了当前国内外果蔬采摘机器人技术现状 介绍了当前典型果蔬采摘机器人整机进展 并重点从采摘机器人 关键机构和所涉及的核心技术两个维度进行了深入分析总结 关键机构方面 阐述了视觉与行走机构技术进展与存在挑 战 重点对末端执行器的抓取方式 采摘方式进行了分类介绍 对几种典型的末端执行器适用场景进行了梳理对比 核 心技术方面 全面总结了导航定位 目标识别以及机械臂轨迹规划等农业机器人核心技术现状 明确目前发展趋势 对 比了不同技术的优势特点 并对当前卡点难题进行了分析 强调亟需构建农业专用感知 决策 控制一体化技术体系 以 突破现有技术瓶颈 最后 基于目前国内外研究现状 总结了采摘机器人研究还存在的技术难题 并对采摘机器人未来 发展方向进行了展望 关键词 采摘机器人 视觉识别 导航定位 路径规划 末端执行器 doi 10 11975 j issn 1002 6819 202509297 中图分类号 S 1 S22 文献标志码 A 文章编号 1002 6819 2026 02 0014 15 夏先飞 贾磊 张硕 等 果蔬采摘机器人研究现状及发展趋势 J 农业工程学报 2026 42 2 14 28 doi 10 11975 j issn 1002 6819 202509297 http www tcsae org XIA Xianfei JIA Lei ZHANG Shuo et al Current research status and development trends of fruit and vegetable harvesting robots J Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Transactions of the CSAE 2026 42 2 14 28 in Chinese with English abstract doi 10 11975 j issn 1002 6819 202509297 http www tcsae org 0 引 言 2025年8月 国务院印发的 关于深入实施 人工 智能 行动的意见 中明确提出要加快农业数智化转型 升级 并将智能机器人列为发展智慧农业 构建现代化 农业生产体系的核心技术装备 强调要加速其在农业生 产全过程中的深度融合与规模化应用 党的二十大报告 也提出 要强化农业科技和装备支撑 着重强调科技创 新对农业的赋能作用 1 在此背景下 农业机器人作为 现代农业科技与智能装备深度融合的产物 正成为推动 农业现代化的关键力量 提高农业机器人的智能感知 决策 控制 作业等能力 强化农业机器人平台化 智 能化管理是农业现代化的必要前提 中国是世界上最大的果蔬生产国之一 国家统计局 数据显示 2023年蔬菜总产量达82 868 11万t 水果总 产量 包括西甜瓜与园林水果 为32 744 28万t 2 随 着机器人和人工智能技术的发展 应用农业机器人替代 劳动力成为必然趋势 果蔬种植中采摘环节劳动力需求 最高 人力成本占比大 同时也因作业环境复杂 技术 要求高而难以实现高效机械化 本文针对果蔬采摘机器 人的研究现状 梳理果蔬采摘机器人主体结构和关键技 术的发展 并对未来发展趋势进行展望 1 果蔬采摘机器人整机研究现状 1 1 果蔬采摘机器人总体分类 采摘机器人是农业机器人典型应用代表 用于选择 性采收成熟农产品 融合了成熟度检测 采摘点定位 机械臂控制 自动导航技术等 目的是为了在复杂的农 业环境下高效 精准的地完成采摘任务 降低人工成本 提高采摘效率 根据国内外研究的主流分类形式 采摘 机器人按照作业对象大致分为水果类采摘机器人与蔬菜 类采摘机器人 具体功能架构如图1所示 果蔬采摘机器人 水果采摘机器人 硬质水果类软质水果类藤蔓水果类其他类果菜类叶菜类根茎类其他类 蔬菜采摘机器人 图1 果蔬采摘机器人分类与功能架构 Fig 1 Classification of fruit and vegetable harvesting robots and functional architecture 1 2 果蔬采摘机器人国内外整机研究现状 随着人工智能 机器视觉 软体机器人等技术的飞 速发展 采摘机器人正从实验室原型机向商业化落地快 速迈进 国外在该领域研究起步早 技术积累深厚 商 业化程度较高 而国内研究近年来发展迅猛 已在多个 收稿日期 2025 09 30 修订日期 2025 12 02 基金项目 农业科技国际合作交流专项项目 019250361 中国农业科学 院科技创新工程项目 CAAS BRC SAE 2025 02 作者简介 夏先飞 博士 研究员 研究方向为收获机械化及农业机器人 技术 Email xiaxianfei 第 42 卷 第 2 期农 业 工 程 学 报Vol 42 No 2 14 2026 年 1 月Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Jan 2026 领域取得关键突破 应用前景广阔 表1为目前果蔬采摘机器人的国内外研究现状汇总 表 1 果蔬采摘机器人国内外整机研究现状 Table 1 The current research status of complete machines for fruit and vegetable harvesting robots at home and abroad 类型 Type 目标作物 Target crop 技术特点 Technical characteristics 采摘效率 Picking efficiency 试验环境 Experimental environment 存在问题 Existing problems 文献 Reference 硬质水果 类采摘机 器人 苹果双臂协同作业 通过改进机械臂路径规划算法提高工作效率 采摘成功率达76 97 单 果耗时7 29s 损伤率仅 5 56 标准苹果园田间环境 矮 化密植纺锤形种植树形 路径规划算法需进一步优化 以通过减少采摘路径优化采摘 时间 3 火龙果采用柔顺采摘控制方法 利用力传感器提高了定位能力和采摘效果 单颗火龙果的平均采摘时 间为36 07s 平均成功率 为68 69 损伤率为 20 5 果园自然田间环境 自然 光照 采摘性能受限于视觉系统的定 位精度和末端执行器的抓取力 4 软质水果 类采摘机 器人 草莓非接触式末端执行器与轻量级视觉系统搭配 单果平均采摘时间是7 3s 双臂采摘时间为4 7s 疏花 疏果后的采摘成功率达到 了49 3 大棚内自然生长环境 人 工去除过量花 幼果 果 实相互遮挡少 未进行长时间作业测试其 稳定性 5 黄桃吸附式末端执行器避免黄桃损伤 改进避碰算法做到连续采摘 机械臂移动路径平均减少 29 56 非碰撞率为 96 27 采摘成功率为 80 露天果园 光照为自然变 光 存在枝叶与茎秆遮挡 尚未考虑茎叶对连续采摘的 影响 6 藤蔓水果 类采摘机 器人 葡萄通过夹剪一体式末端执行器对果梗剪切 最大程度减少果实损伤 实际果园环境下识别成功 率为97 自主采摘成功 率为83 总采摘时间平 均为18 2s 田间露天果园环境 试验 场景为标准化双梁棚架果 园 光照为自然晴天光照 存在枝叶遮挡与果实重叠 果梗剪切参数库不完善 并且 需要进一步改进机械臂避障规 划算法 7 猕猴桃进行了双臂作业空间优化 解决机械臂的前后运动和关节位置 平均采摘成功率为86 67 每果的碰撞检测时间为 3 95 0 83s 田间露天果园环境 试验 场景为棚架栽培果园 光 照为自然光照 果实定位能力需进一步提高 8 茄果类蔬 菜采摘机 器人 番茄 机械臂采用绳驱多级同步伸缩结构 扩大了作业范围 并利用三自由度 腕关节与扭转式三指末端执行器组 合实现了果实多姿态采摘 采摘成功率达88 7 单果 采摘时间为13 4s 试验场景为宽沟窄畦种植 模式的番茄温室 光照稳 定 果实成簇生长且存在 轻微粘连与遮挡 后续仍需在不同光照 遮挡环 境下进行试验验证 9 辣椒 通过三自由度机械臂以及夹剪一体 化末端执行器最大程度减少了机器 人成本 平均采摘成功率86 平 均单果采收时间22 81s 实验室搭建的仿真辣椒种 植环境 光照为人工稳定 光照 存在模拟枝叶遮挡 与果实随机分布特性 采摘路径可进一步优化 缩短 采摘时长 收集装置的位置可 根据实际情况进行调节或改变 装置结构 缩短采摘时间 10 根茎类蔬 菜采摘机 器人 绿芦笋夹持切割和采后运输一体化作业 最低净采率为91 最高 可达96 平均采收率为 93 1 实验室搭建的仿真绿芦笋 生长环境 光照为人工稳 定光照 无复杂遮挡 模 拟田间垄作种植模式 后续可设置2个末端执行器共 同作业 11 白芦笋 提出了 不停车 非原位采收 白 芦笋采收作业方式 解决了机器行 走与原位采收的动静矛盾 提高了 采收效率 室内试验和大田试验白芦 笋采收成功率分别高达 90 81 最高采收速率 分别为4s一个 8 5s一个 室内土槽模拟与田间垄作 种植环境 当同一水平方向存在多个白芦 笋时 采收试验台只能对一个 白芦笋进行采收 容易出现遗 漏的情况 12 叶菜类蔬 菜采摘机 器人 生菜果实聚集严重 遮挡重叠严重引入焦点损失优化和抓取角度检测网络 田间露天环境 光照为自 然晴天光照 存在遮挡与 重叠 果园试验采摘成功率88 7 13 黄花菜 以Delta并联机械臂作为采摘机械 臂根据黄花菜不同生长姿态 实现 黄花菜采摘点实时定位 未来需进行样机试验 以确保能满足采摘需求 14 1 2 1 典型水果采摘机器人 针对丘陵地带柑橘采收难 底盘作业倾角大等问题 鲍秀兰等 15 设计了一款适用于丘陵矮化栽培果园的柑橘 采摘机器人 低光照或正常光照条件下的平均果实定位 准确率为82 5 末端执行器夹取成功率为87 5 平 均单果采摘时间最短为12 3 s 高光照条件下平均果实 定位准确率为72 末端执行器夹取成功率为80 平 均单果采摘时间最短为12 5 s 冯青春等 16 针对矮砧密 植苹果园高效采收需求 设计了四臂并行采摘机器人系 统 实现 采 收 运 一体化作业 试验表明 可见果实识 别率达92 94 定位精度满足操作要求的比例为 90 27 平均采摘效率7 12 s 果 其中四臂协同效率 4 87 s 果 约为单臂效率的1 96倍 枝叶遮挡导致的识 别定位误差与执行器干涉碰撞是主要失败原因 复杂树 冠环境下机器人自主避障能力与树形结构优化需进一步 突破 YIN等 17 针对人工采摘芒果劳动强度高 成本高 的问题 开发了一种双臂芒果采摘机器人 试验表明 采摘机器人的平均识别率和规划成功率分别为83 94 和98 45 平均采摘成功率达到73 92 平均单果采 摘时间为8 93 s 与单臂机器人相比减少了48 38 水果采摘机器人研究在设施化栽培等特定场景下已 取得阶段性进展 视觉识别准确率与末端执行器抓取成 功率在结构化环境中可达85 以上 但果实损伤率普遍 高于10 单果采摘耗时为人工操作的2 5倍 且动态 适应能力有限 当前研究重心已从单一功能实现转向非 结构化场景下的鲁棒性提升 需在多臂协同策略 柔性 抓取控制及全周期作业稳定性等方面实现突破 1 2 2 典型蔬菜采摘机器人 康俊杰 18 设计了一款具有六自由度机械臂的轻量化 黄瓜采摘机器人 通过气力驱动的末端执行器和改进的 轻量化深度学习神经网络算法 使采摘成功率达到80 平均采摘耗时9 1 s 但存在枝叶严重遮挡 果实高度重 叠下识别效果差与气压波动的问题 SEPLVEDA等 19 设计了一种双臂茄子采摘机器人 采摘成功率达到91 67 第 2 期夏先飞等 果蔬采摘机器人研究现状及发展趋势15 平均单果采摘时间为26 s ARAD等 20 设计了一款温室 甜椒采摘机器人 平均单果采摘时间为15 s 在最佳作 物条件下 采摘成功率达到了61 RONG等 21 设计了 一种樱桃番茄选择性采摘机器人 由凸轮机构驱动末端 执行器 实现剪切与抓取异步动作 采用改进级联视觉 模型定位果梗位置 并结合点云处理计算末端执行器的 接近姿态 在无遮挡位置采摘点定位成功率达86 1 采收成功率为56 6 单簇平均采收周期24 s 为番茄 无人采摘提供了解决方案 蔬菜采摘机器人因作物形态多样性更高 枝叶遮挡 更密集 采收标准更复杂 面临的技术挑战较水果类更 为突出 尽管设施环境下的茄果类采摘机器人已具备初 步演示能力 但叶菜类的密集重叠采收 根茎类的地下 定位等问题尚处探索阶段 未来研究需同步推进设施农 业的精细化作业能力与大田环境的广泛适应性 而非简 单的场景迁移 核心难点在于动态环境感知与柔性操作 的深度耦合 2 果蔬类采摘机器人关键机构研究现状 现阶段多数蔬菜采摘机器人主要由行走机构 视觉 机构 末端执行机构构成 各关键部件的协同工作 使 得采摘机器人能够高效 精准地完成采摘任务 2 1 视觉和行走机构 2 1 1 视觉机构 视觉传感器是采摘机器人的重要组成部分 是机器 人感知环境的 眼睛 承担着环境感知的关键任务 其主要分为二维以及三维视觉传感器两大类 在二维视觉感知层面 常见的二维传感器如红绿蓝 RGB 相机 该类传感器通过获取平面图像提供目标的 颜色 纹理以及轮廓等表观信息 这些信息是进行图像 分割 目标识别的根本依据 但此类传感器存在明显局 限 无法获得空间信息 缺乏深度感知的能力 导致机 器人难以辨别与果蔬之间的精确距离 为了克服以上限制 采摘机器人普遍采用三维视觉 传感器进行数据的采集 三维视觉传感器根据检测过程 中是否有主动投射光源 划分为主动视觉和被动视觉 不同视觉方法特点如表2所示 表 2 不同视觉方法对比 Table 2 Comparison of different visual method 项目 Items 双目立体视觉 Binocular stereo vision 结构光法 Structured light method 飞行时间法 Time of flight method 测距 方式被动测距主动测距主动测距 工作 原理 双目匹配 三角测量激光散斑编码发射与反射信号差 测量 范围400 1 500 mm 200 1 500 mm 800 2 000 mm 优点结构简单 成本低 近距离测量精度高 一定范围内精度高 受颜色 纹理影响小 可在夜间或昏暗场景 下使用 响应快 可较远距离 测量 测量范围广 受环境光干扰小 缺点 计算复杂 计算时间 长 对算法要求 高 受光照纹理影响大 受强光影响较大 不适 用于室外场景 远距 离测量精度低 分辨率较低 边缘精 度低 硬件成本高 功耗高 其中被动视觉 以双目立体视觉为代表 基于人 眼水平视差三角定位法 通过空间坐标计算得到目标果 实三维位置信息 因其成本低 实时性好并且精度较高 22 已成为当前三维信息采集较为常用的方案 主动视觉常采用RGB D深度相机 能够同时获取彩 色图像和深度图像 目前主流方式包括结构光法和飞行 时间法 time of flight TOF 结构光相机是通过发射特 定波长的红外激光 经过一定的编码投影在物体上 计 算返回的编码图案畸变来得到物体的位置和深度信息 TOF相机则是通过给目标连续发射激光脉冲 用传感器 接收反射光线 根据探测光脉冲的往返飞行时间得到目 标物距离 23 视觉机构是采摘机器人最重要的感知模块 已由二 维图像感知向三维多模态感知方向发展 识别精度与鲁 棒性持续提升 未来应发展农业场景专用的多模态融合 感知系统 提升在复杂环境下的识别能力 2 1 2 行走机构 行走机构是采摘机器人移动作业的基础 直接决定 了采摘机器人的作业范围 地形的适应能力 工作效率 以及整体的稳定性 行走机构是机器人适应复杂非结构化农 业环境的 腿 也是实现高效 自主作业的先决条件 24 轮式底盘结构简单 高效 在平坦地区行走稳定性 和通过性好 易于移动和转向控制 针对绿芦笋这一高 经济价值作物在温室大棚环境下的采摘自动化需求 姬 生亨 25 设计了一种具备多传感器融合与自主行走能力的 绿芦笋采摘机器人底盘系统 如图2b所示 采用四轮差 速驱动 通过控制左右两侧车轮的转速差实现转向 同 侧两轮转速保持一致 这种设计比履带式底盘更灵活 转弯半径小 能有效避免损坏大棚内普遍铺设的滴灌设 施 针对果园机器人在苹果采摘作业中存在的问题 贾 炯龙 26 结合所设计的底盘结构特点 根据标准化苹果园 的农艺参数 如图2c所示 对阿克曼转向轮式底盘结构 和尺寸均进行优化 以确保良好的通过性和作业稳定性 高琦等 27 提出一种轮式果园采摘车的四轮独立液压驱动 转向系 统采用静液压驱动技术和闭式回路 并进行仿 真验证分析 结果表明 该底盘能通过33 坡道 最小 转弯半径为3 m 直线行驶性能良好 实现了行走转向 一体化 但尚无实车试验 对复杂路况的适应性仍需进 一步研究 a 丘陵山地作业底盘 29 a Hilly terrain chassis b 大棚作业底盘 25 b Greenhouse chassis c 果园作业底盘 26 c Orchard chassis 图2 不同作业场景下底盘 Fig 2 Different operating scenarios of the chassis 与轮式行走机构相比 履带式行走机构适用于坡度 更大和泥泞的道路 行走也更平稳 但结构复杂 机构 16农业工程学报 http www tcsae org 2026 年 重量大 能耗高 宫庆福等 28 针对丘陵果园设计了一款 小型三角履带式底盘 进行了稳定性理论计算和有限元 分析 结果表明 该底盘能满足30 坡道作业的工况 并且车架所受最大应力和变形量均在合理范围内 有效 避开了共振区间 该研究实现了底盘结构设计和力学验 证 但目前还缺乏实车的越障测试与动态控制策略研究 李善军等 29 设计了一种丘陵山地果园底盘 如图2a所 示 该底盘采用了全液压驱动和遥控操作技术 该底盘 直线行驶偏移率低于2 5 最小转弯半径为905 mm 能够有效完成开沟作业任务 稳定性系数超过88 该 研究完成了底盘的结构设计与实验验证 但目前还存在 液压系统长时间作业后油温容易升高从而导致动力下降 的缺陷 尽管轮式与履带式底盘的地形适应性已得到系统验 证 但丘陵 山地等非结构化场景对底盘的动态控制策 略与能量效率提出了严苛挑战 构成当前核心研究壁垒 以李善军等 29 研发的全液压遥控式履带动力底盘为例 其在30 以上坡道作业时 动态姿态自适应控制面临双 重难题 一是非平整地形下的姿态感知延迟与误差累积 导致底盘倾斜角实时校正响应速度不足 难以匹配采摘 作业的连续性要求 二是多传感器数据融合的时空同步 性问题 现有卡尔曼滤波算法在复杂地形下的状态估计 精度下降 易引发底盘轨迹偏移 能量效率方面 液压 驱动系统长时间作业后油温升高 会导致动力输出衰减 传统燃油动力续航低污染大 而锂电驱动的能量密度难 以满足大田全天候作业需求 限制了其在山地果园的规 模化应用 2 2 末端执行机构 末端执行器是采摘机器人进行作业的 手 其低 损夹持 果实固定 果梗分离方式是影响成功采摘的关 键因素 30 末端执行器的研究趋向于多样化 31 在采摘 机器人中 常见的末端执行器类型包括负压吸附式 刀 具剪切式和柔性抓取式 图3为一些典型末端执行器 表3为不同类型末端执行器原理及优势分析 a 负压吸附式 a Negative pressure type b 刀具剪切式 b Shear type c 柔性夹持式 c Flexible clamping type 图3 典型末端执行器 Fig 3 Typical end effector 2 2 1 负压吸附式 负压吸附式末端执行器利用大气压与果实表面形成 真空从而产生的压力差实现对果实的吸附 这种末端执 行器通常由吸盘和负压系统而组成 但需要根据不同作 物的形状和大小进行设计 以确保和作物表面有充分的 接触并能够产生足够的吸附力 适用于果梗与果实接触 力比较小的果实 32 与其他末端执行器相比 能够最大 程度地减少作物损伤 表 3 不同末端执行器分析 Table 3 Analysis of Different End Effectors 类型Type原理Theory优势Advantage 负压 吸附式 真空发生器产生负压 通过吸 盘吸附物体表面 无机械接触 避免表皮损伤 可适配脆弱目标 如番茄 单次吸附能耗低 清洁无污染 刀具 剪切式 往复式刀片精准切断作物茎秆 或果柄 切口平整无撕裂 刀速可调 适配不同硬度茎秆 如芦笋 功耗低至传统拔取的1 3 减少植株损伤 柔性 抓取式 采用硅胶等弹性材料制成夹爪 接触果实瞬间发生被动形变 增大接触面积 分散局部压力 分布式接触应力小 果实表皮 损伤率极低 材料柔软 可最 大程度适应不规则果实采摘 近年来 负压吸附式末端执行器发展迅速 现已应 用于形状规则的果蔬 如苹果和番茄 王晓楠等 33 设计 了一款番茄采摘末端执行器 由吸附 夹持和旋拧3个 单元构成 采用旋转分离的方式实现果柄分离 采摘成 功率达到83 9 能有效实现番茄无损采摘 但仍存在 果梗残留以及枝叶干扰的问题 ZHANG等 34 设计了一 款苹果采摘末端执行器 该执行器由软硅胶吸盘与旋转 机构组成 利用真空吸附固定果实后旋转摘下 可以实 现低损高效摘果 采摘试验成功率达到82 但仍存在 遮挡情况下定位误差大等不足 除在果蔬采摘领域应用 外 真空吸附末端执行器在其他领域也有涉及 如杭州 白菊花朵的采摘 35 等 2 2 2 刀具剪切式 剪切式末端执行器可以实现果实与植株可靠分离 通过刀具对果梗施加纯剪切力实现快速切割 与扭转或 拉扯等分离方式相比 具有结构简单 作用机理明确 对果实本体损伤小等优势 常用于果梗坚韧且果实易损 伤作物 如香蕉 36 柑橘 37 荔枝 38 和火龙果 39 等 汤磊磊 40 设计了一款夹剪一体式的柑橘末端执行 器 通过滑切刀片剪切果梗 柔性鱼鳍手指夹取果实 搭建了控制系统 开展了田间采摘试验 采摘成功率达 到94 但仍受果实重叠和路径规划不足的限制 FENG等 41 设计了一款双刀片夹持的樱桃番茄采摘末端 执行器 该执行器融合了激光测距 立体视觉和气动剪 切技术 采摘成功率达到83 单果采摘时间为8 s 但 仍存在夹持不稳 遮挡情况下出现漏摘等问题 YE等 42 设计了基于双目视觉引导的剪切式荔枝采摘末端执行器 结合适合机械臂抓取的适应度函数 解决了抓取机器人 的逆运动学问题 并获取机器人的无碰撞抓取姿态 定 位误差小于5 mm 可避障完成荔枝采摘 但仍受遮挡及 动态障碍影响 2 2 3 柔性夹持式 柔性末端执行器是一种通过模仿生物柔软性与自适 应性的夹持装置 通常由柔性材料制成 并集成了传感 单元 该执行器可在抓取草莓 番茄 蘑菇 花卉等高 价值果蔬时 实现自适应包裹 减少采摘损耗 为了应 对果实大小 形状各异且表皮易损的挑战 研究人员开 发了多种柔性末端执行器 它们通过模仿生物结构 实 现了对果实的自适应无损抓取 第 2 期夏先飞等 果蔬采摘机器人研究现状及发展趋势17 一种主流思路为采用气动驱动 受章鱼触手刚度可 变的启 PI等 43 设计了一款三指气动柔性末端执行器 该夹爪由硅胶通过3D打印制成 通过单一气路控制充 放气 驱动柔性手指弯曲与伸长 实现仿生缠绕式自适 应包络抓取 对不同尺寸苹果的抓取成功率达100 且 无任何机械损伤 其优势在于结构简单 成本低 抓取 柔和且无需复杂控制 另一种思路则是采用电机驱动 为了解决果实大小 形状差异极大 果实表皮屈服应力低 刚性点接触易产 生压痕 瘀伤的问题 YU等 44 受海洋软体动物腕足末 端的 鳍瓣 启发 设计了一款三瓣鳍式机械爪 机械 夹爪采用柔性材料 利用鳍片效应在电机驱动下弯曲以 包络抓取苹果 实现无损采摘 试验表明该末端执行器 能有效完成无损采摘任务 但其不足在于抓取依赖预设 调节而非果实尺寸自适应调节 且缺乏触觉反馈以优化 抓取力 柔性夹持器虽在无损抓取方面具备显著优势 但在 非结构化农业环境中面临路径规划与抓取姿态规划的专 属难题 其一 枝叶密集场景下的避障路径规划复杂度 剧增 柔性材料的形变特性导致机械臂运动空间边界模 糊 传统刚性夹爪的算法不再适用 而且现有算法在动 态枝叶干扰下的规划成功率明显下降 且规划时间延长 其二 果实姿态多变引发的抓取姿态自适应难题 非结 构化环境中果实倾斜角 遮挡率随机分布 柔性夹持器 需通过触觉传感与视觉感知的实时融合 动态调整手指 包裹角度与夹持力分配 但现有传感融合延迟易导致抓 取姿态失准 损伤率提高 综上所述 采摘机器人末端执行器的设计和控制需 要考虑多个因素 材料 传感器和控制技术的进步都能 进一步提升采摘机器人末端执行器的性能水平 未来可 以研发具有触觉反馈和自适应力反馈的末端执行器 以 提高对不同果实的适应性 降低采摘损伤率 3 果蔬采摘机器人关键技术研究现状 在复杂非结构化农田中 果蔬采摘机器人的技术研 究主要围绕导航定位技术 目标识别技术以及机械臂轨 迹规划展开 解决果蔬采摘中 在哪采 采什么 如 何采 三大核心问题 45 因此 本文主要从导航定位技 术 视觉识别技术 机械臂路径规划这三个维度介绍国 内外采摘机器人关键技术研究现状 3 1 导航定位技术 导航定位技术是机器人实现自主采摘 运输等所有 作业流程的关键前提 它能帮助机器人在果园 大棚等 非结构化环境中感知并准确定位自身位置 为后续的任 务执行提供最基础的支持 3 1 1 基于导航卫星系统的导航定位 基于全球导航卫星系统的差分技术在开放环境下可 实现厘米级的高精度定位 是机器人导航的成熟方案 然而 在果园这类特殊场景中 浓密的树冠会严重遮挡 和反射卫星信号 导致定位信号频繁丢失或精度骤降 难以满足机器人全天候 高可靠性的作业需求 为应对这一挑战 研究人员展开了系列研究 在优 化卫星导航系统方面 熊斌等 46 设计了基于北斗卫星导 航系统 BDS 的导航控制系统 结合运动学与纯追踪 模型实现路径跟踪 实现了果园作业时直线跟踪最大误 差不大于0 13 m 平均跟踪误差不大于0 03 m 能满足 果园自动导航作业精度要求 但尚未进行遮挡环境的试 验 闫飞等 47 面向树林定位精度提升问题 提出 BDS GPS组合定位算法 通过时空统一与高度角定权优 化解算精度 组合系统可见卫星数增多 PDOP值降低 实际精度优于单一GPS 但垂向方向误差仍较大 林区 多路径效应待进一步抑制 综上所述 单一的卫星导航技术虽精度高 但在果 园或大棚等遮挡环境中可靠性不足 是当前该领域应用 的主要问题 尽管现有研究已在一定程度上提高了机器 人的导航精度与鲁棒性 但如何进一步抑制干扰 消除 长时作业的累积误差 仍是未来需要重点突破的研究方向 3 1 2 基于机器视觉的导航定位 机器视觉具有成本低 信息丰富等特点 适用于不 规则地块或信号遮挡环境 采用视觉导航时 通常将视 觉传感器安装在农业机器人上 视觉传感器通过像素位 置 像素与相机距离 相机坐标系和机器人坐标系的转 化得到定位信息 针对视觉导航受光照影响大 实时性差的问题 刘 义亭等 48 设计了基于单目视觉的导航线提取方法 提出 均衡像素灰度直方图的方法 减少光照的影响 缩小OTSU 法的取值范围 并采用遗传退火算法提高迭代速度 试 验表明导航线提取准确率在94 单边缺少植物和双边 缺少植物准确率皆在89 和85 但杂草过多时拟合精 度较变差 针对农业机器人低成本自主导航需求 BALL等 49 设计了一种融合低成本GPS INS与立体视觉的定位系统 试验表明 该系统在GPS失效时仍能通过视觉跟踪作物 行保持导航 但存在检测距离有限 计算复杂度高 对 类似作物的障碍物识别能力不足等问题 视觉传感器成本较低 但易受果园环境影响 光照 等因素会导致视觉传感器数据采集能力减弱 并且采集 数据较多 对图像处理能力需求较大 3 1 3 基于激光雷达的导航定位 激光雷达对比视觉传感器具有高精度以及不受光照 变化 尘土影响的优点 针对高床栽培环境下小规模农业机器人自主导航问 题 TAKUYA 50 提出一种融合路径点导航与栽培床导航 的混合策略 该方法仅依赖单线LiDAR点云数据 通过 实时反馈控制维持机器人与栽培床的固定距离与姿态角 导航精度可达距离 0 05 m 角度 5 但目前尚未处理 行进中LiDAR受光照干扰及虚拟环境地面特性建模不足 等问题 针对目前农业机器人导航大多需要先验信息的问题 MALAVAZ等 51 提出一种改进的LiDAR纯感知导航方 法 通过添加异常点惩罚 模型筛选与几何约束 提高 了行线检测的鲁棒性 仿真结果表明导航精度显著提高 18农业工程学报 http www tcsae org 2026 年 实现了无作物碾压的田间行走 但仍存在传感器高敏感 度 障碍物识别效率低与末端转向效果差等问题 3 1 4 基于多传感器融合的导航定位 由于农业环境的复杂性和不确定性 采摘机器人导 航定位时单一视觉传感器难以满足精确导航的要求 在 获取作业信息时 常常伴有数据缺失的问题 而通过多 传感器融合能够在多个层次维度中分析并综合来自不同 传感器的数据信息 可弥补单一传感器造成的数据缺失 因此该方法得到了广泛的应用 针对果园环境中GNSS定位信号易丢失和传统 SLAM算法鲁棒性较差的问题 沈跃等 52 提出了一种 LiDAR IMU紧耦合框架 能够得到准确且高频连续的位 姿信息 提高了点云地图的复用率 针对农业机械导航 定位系统需要高精度定位 高稳定性等问题 刘进一 等 53 采用全球导航卫星系统 微机械惯性测量单元及航 位推算相融合的组合导航定位系统 通过根据当前估计 值与预测值的偏差自适应调节系统状态协方差阵的扩展 卡尔曼滤波算法实现导航 导航定位技术已从单一传感器向多传感器融合转变 提高了在遮挡 复杂环境下的定位精度和鲁棒性 未来可 发展农业场景专用SLAM算法 提高大田 果园等环境下 实时定位和地图构建能力 表4为不同导航定位技术对比 表 4 导航定位技术 Table 4 Navigation positioning technology 类型Type基本原理Fundamental适用场景Applicable scene优点Advantage缺点Disadvantage 基于GNSS的导航 定位技术GNSS接收机同时接收多颗卫星的信号规则区域 如矩形农田 提供绝对位置 是所有农业地 图和作业路径的基准 在果园 丘陵山区或遮挡的区 域 信号可能丢失 基于机器视觉的导 航定位技术 模拟生物视觉 使用一个或多个摄像头 捕捉环图像通过算法从图像中提取有用 的信息 大棚内等光照充足的区域 传感器成本低 能获取颜色 纹理 形状 光谱信息 是识 别和分类的基础 受环境影响极大 光照变化 雨水 灰尘都会严重影响图像 质量和识别效果 基于激光雷达的导 航定位技术 雷达通过发射无线电并接收其回波来探 测物体大田等空旷区域 毫米波雷达穿透性强 不受雨 雾 灰尘 光照影响 可靠性 极高 毫米波雷达无法识别物体类型 需要与视觉融合 基于多传感器融合 的导航定位技术 将不同传感器的数据进行协同处理 产 生比任何单一传感器更可靠 更精确 更全面的环境感知和状态估计 无人农场 融合GNSS IMU 视 雷达 数据 以弥补单一传感器造成 的数据缺失 需要解决传感器时间同步 空 间标定 数据关联等复杂工程 问题 3 2 目标识别技术 果蔬采摘最重要的环节就是目标识别 直接决定了 采摘机器人的工作效率与实用价值 目前常用的目标识 别算法主要分为基于传统图像的识别算法和基于深度学 习的卷积神经网络算法两大类 其中表5为不同作物采 摘识别典型算法成果 表 5 不同作物识别技术研究典型成果 Table 5 Typical achievements in research on different crop recognition technologies 目标作物 Target crop 基准模型 Reference model 针对问题 Regarding the issue 改进方式 Improvement methods 性能指标 Performance index 文献 Reference 草莓YOLOv8草莓果梗采摘点定位精度低 遮挡草莓识别困难引入多尺度特征融合与注意力机制实现96 54 平均精度与97 48 准确率 54 百香果YOLOv11针对密集遮挡与轻量化需求引入注意力机制实现93 32 精度 93 08 平均精度均值 参数量降低21 2 55 柑橘YOLOv5针对模糊图像导致识别精度下降多尺度融合与引入注意力机制实现93 6 平均精度均值 12 4 M模型 41 ms实时识别 56 苹果Faster R CNN针对自然光下苹果尺度差异及遮挡导致识别精度不足问题运用特征提取和阈值训练实现97 6 检测精度与更高定位准确率 57 菠萝Mask R CNN针对覆盖网与塑料帽菠萝识别难题优化主干网络 多特征融合实现97 46 分类精度 58 番茄YOLOv5针对树叶遮挡与重叠番茄漏检问题多尺度融合 引入注意力机制平均精度均值提升至88 1 有效识别小目标与重叠果实 59 甜椒YOLOv5枝叶遮挡 尺度不一 模型过大 难以部署加入自适应空间特征金字塔机制 三通道注意机制平均精度均值 94 11 准确率94 42 召回率92 25 60 绿芦笋YOLOv9自然光下点云缺失 长度测量偏差大实例分割加双目点云融合长度MAE 0 9 cm 相对误差3 5 61 白芦笋YOLOv5与背景重合 目标难以检测轻量化处理 引入坐标注意机制平均精度均值0 952 参数量3 77 M 现场识别率87 62 黄瓜YOLOv3果实与枝叶颜色相似 遮挡重叠严重多尺度融合U Net语义分割达94 24 63 猕猴桃YOLOv4果实聚集严重 遮挡重叠严重引入焦点损失优化和抓取角度检测网络果园试验采摘成功率88 7 64 蘑菇YOLOv8识别效率低 误差大优化主干网络 引入注意力机制增强空间细节平均精度均值达94 95 参数量减少26 模型仅2 23 M 65 3 2 1 基于传统图像的识别算法 在自然场景下采摘果蔬时 常会遇到光照不均 夜 间环境 果实重叠 树叶遮挡等情况 针对以上影响采 摘的因素 国内外学者分别从不同角度深入传统图像识 别算法来达到识别精度 66 针对自然环境下光照不均匀 果蔬表面会形成阴影 及光斑等问题 GONGAL等 67 设计了过行式双面成像 系统以应对遮挡与光照挑战 运用基于颜色与形状特征 圆形霍夫变换及Blob分析的视觉识别算法 结合3D坐 标配准消除重复计数 将识别准确率提升至82 但目 前对绿色苹果识别率较低 平台实地稳定性仍需优化 FAN等 68 设计了基于灰度中心RGB颜色空间的苹果图 像分割方法 运用四元数代数进行颜色特征分解与局部 像素块聚类 有效克服了自然光照下阴影与光晕干扰 第 2 期夏先飞等 果蔬采摘机器人研究现状及发展趋势19 JIA等 69 设计了夜间苹果图像采集系统 运用白炽灯 荧光灯与LED三种光源对比 通过颜色分析与差分图像 技术 确定白炽灯下图像最接近自然光 噪声