果蔬采摘机器人的研究_陈磊
蔬果采摘机器人的研究进展与展望
蔬果采摘机器人的研究进展与展望随着人工智能和机器人技术的飞速发展，人类社会的各个领域都在逐步实现自动化和智能化，农业这一传统领域也不例外。
在农业生产中，蔬果采摘一直是一项繁重的体力劳动，而且也存在着人力成本高、劳动力短缺等问题。
研发蔬果采摘机器人成为了农业科技领域的热点之一。
本文将就蔬果采摘机器人的研究进展与展望进行探讨。
目前，蔬果采摘机器人的研究已经取得了一定的进展，主要体现在以下几个方面：1. 机械结构的改进蔬果采摘机器人的机械结构是实现自动采摘的基础，目前的研究主要集中在采摘机械手的设计和改进上。
其目的是通过对机械手的结构、材料等方面的优化，提高机器人在蔬果采摘过程中的精准度和效率。
2. 视觉识别技术的应用蔬果采摘机器人需要具备识别蔬果、判断成熟度等能力才能完成采摘任务。
视觉识别技术在机器人的研究中扮演着重要的角色。
研究人员利用计算机视觉技术和人工智能算法，使机器人能够对蔬果进行准确的识别和判断，从而实现自动采摘。
3. 机器人智能化控制系统的研发机器人的智能化控制系统是保证机器人正常运行和顺利完成采摘任务的核心。
研究人员通过对传感器、控制算法等方面的改进，不断提高机器人在蔬果采摘过程中的适应能力和采摘效率。
二、蔬果采摘机器人的展望1. 提高农业生产效率随着人口的增加和工业化的发展，对农产品的需求量不断增加。
蔬果采摘机器人的研发和应用可以大大提高农业生产效率，满足不断增长的市场需求。
2. 缓解劳动力短缺问题目前，蔬果采摘工作主要依靠人工完成，但是随着城市化进程的加快，农村劳动力短缺的问题日益突出。
蔬果采摘机器人的应用将能够缓解这一问题，减轻农民的劳动负担。
3. 优化农业生产结构传统的蔬果采摘方式通常需要大量的人力投入，而且采摘效率低下，影响了农业生产的整体效益。
蔬果采摘机器人的应用将可以使农业生产更加智能化，为农业生产结构的优化提供技术支持。
4. 推动农业现代化发展蔬果采摘机器人的研发和应用是农业现代化发展的必然趋势。
基于机器人视觉的自动化蔬菜采摘技术研究
基于机器人视觉的自动化蔬菜采摘技术研究第一章绪论自动化农业技术的推广应用是当前农业发展的重要方向之一。
其中，自动化蔬菜采摘技术是较为实际的应用技术之一，也是目前农业领域的研究热点之一。
由于人工采摘的效率低、成本高、劳动力短缺等问题，自动化蔬菜采摘技术在解决这些问题上具有很大的优势，减轻了工人的劳动强度，提高了生产效率。
近年来，随着机器人视觉技术的不断发展，基于机器人视觉的自动化蔬菜采摘技术受到了广泛关注。
本文对基于机器人视觉的自动化蔬菜采摘技术的研究进行探讨。
第二章基于机器人视觉的自动化蔬菜采摘技术的相关技术2.1 机器人视觉技术机器人视觉技术是指计算机及相关设备模拟实现人眼视觉功能的技术，是将自动化技术和智能技术应用于机器人上的基础技术之一。
机器人视觉技术主要包括机器视觉、机器人彩色视觉、相机视觉等方面。
在机器人视觉技术中，机器人通过摄像头等设备采集图像，将图像及相应的算法输入到计算机中，由计算机处理后，使机器人能够根据设定的目标进行动作的选择、推理和控制，如拾取物品等。
2.2 自动化蔬菜采摘技术自动化蔬菜采摘技术是指以机器人或其他自动化设备代替人工采摘作业，实现自动化化的采摘，提高效率、降低成本、缓解人工劳动力短缺问题。
自动化蔬菜采摘技术主要包括机械采摘、机械排架摘果等方面。
其中，机械采摘主要应用于果蔬单颗、散式采摘的场合，适用于易采收的果蔬品种，如西瓜等。
而机械排架摘果则主要适用于有条理的果蔬种植场地，如大棚等。
第三章基于机器人视觉的自动化蔬菜采摘技术的研究进展3.1 基于机器人视觉的蔬菜采摘系统构架基于机器人视觉的蔬菜采摘系统主要包括图像获取、图像处理、机器人运动控制等模块。
其中，图像获取和图像处理模块是实现自动化采摘的核心。
对采摘场景进行拍摄，通过图像处理及识别技术对蔬菜进行定位，求取蔬菜的位置、大小、朝向等信息，并将这些信息传输给机器人，以控制机器人采摘作业。
3.2 多传感器信息融合技术的应用为更从容、准确地获取植物信息，基于机器人视觉技术的自动化蔬菜采摘系统中，采用多传感器融合技术来识别作物。
水果采摘机器人的设计与研究
水果采摘机器人的设计与研究近年来，随着人们生活水平的提高和对健康饮食的关注度越来越高，水果市场需求呈现不断扩大的趋势，而水果采摘工作一直是农业生产中最为繁重而费时的一项工作。
而恰恰在这个时候，水果采摘机器人应运而生，成为解决水果采摘难题的重要手段。
水果采摘机器人的设计研究主要目的就在于实现水果采摘的自动化，降低人力成本，增加生产效率，并提高采摘品质。
通常，水果采摘过程需要寻找果实、摘取、确认和归置等重要环节。
这正是水果采摘机器人设计需要关注的几个关键问题。
首先，对于果实的收集和寻找，机器人必须具备良好的检测机能，能够准确地识别果实的位置和成熟度，并相应地进行采摘工作。
常见的技术手段包括视觉检测、机器视觉、激光雷达、超声波、红外线等多种传感器技术，在水果采摘机器人的设计过程中可以依据实际需要进行合理组合。
其次，在进行果实采摘的过程中，自动化机器人必须能够准确地控制机械臂、夹持器件，完成传统采摘工人的操作。
针对不同类型的水果，需要通过合理的控制系统设计来确保夹持器的适配性，避免因机器误差导致成果量降低、损坏等风险，并保证采摘品质的稳定。
除此之外，水果采摘机器人在工作中还需要完成果实的分类、检查和归置等环节。
因此，与机械臂配合运作可以通过设计附加功能，实现这些可能变化的操作过程。
一个优秀的水果采摘机器人，必须具备稳定的识别能力，高效的采摘能力，以及符合人体工程学要求的机械结构、坚固的电机驱动等一系列必要的先进设计特色。
传统水果采摘方式通常需要耗费大量人力物力，机器人成为农业生产自动化发展的必然结果，其存在，将大大提高水果采摘的效率，降低农业生产管理成本，而且也极大的缓解了劳动力短缺的现状，真正做到了科技与农业的有机结合。
未来，水果采摘机器人还有很大的研究和发展空间。
通过人工智能的运用以及机器学习技术的应用，机器人在识别果实所处的成熟期、预测产量、选择采摘的最佳时间和地址方面将更加优秀。
农业机械自动化技术作为生产力升级的突破口，必将进一步推动中国现代化农业建设，推动国家经济的持续健康发展。
蔬果采摘机器人的研究进展与展望
蔬果采摘机器人的研究进展与展望
目前，国内外蔬果采摘机器人技术研究主要聚焦于以下方向：
一、机器人智能控制系统的研究
机器人智能控制系统是蔬果采摘机器人研究中最重要的方向之一。
实现高精度和高效率的蔬果采摘任务需要机器人拥有强大的智能控制系统，能够根据不同蔬果的成熟度、大小、形态等因素，自主选择采摘动作，确保采摘成功率和采摘速度。
二、机器人机械臂的结构设计
机器人机械臂是蔬果采摘机器人的核心部件，其结构设计的合理性对机器人的采摘效率和精度有着决定性的影响。
机械臂的关键技术包括精度控制、力量控制、柔性控制等方面的研究。
其中精度控制是机器人机械臂设计中最为重要的技术之一，它涉及到机器人在采摘时对于蔬果的位置和方向的识别和控制。
三、机器视觉技术的应用研究
机器视觉技术是蔬果采摘机器人研究中的一种重要技术。
机器视觉技术可以实现对蔬果的识别和定位，为机器人的操作提供精准的指导，提高采摘的效率和精度。
目前国内外研究者的研究成果表明，利用深度学习技术可以实现对蔬果的高效、准确的识别和定位。
机器人移动控制技术主要用于机器人在野外的移动控制，它的研究对于机器人的采摘任务有着至关重要的作用。
目前研究者们主要利用全局导航和局部避障的技术，完成机器人的移动控制和路径规划。
总之，蔬果采摘机器人的研究正处于高速发展阶段。
未来，随着农业机器人智能化和机器人应用范围的不断拓展，蔬果采摘机器人将成为农业生产的重要力量之一，其技术发展前景十分广阔。
农业果树采摘机器人功能实现及试验研究
农业果树采摘机器人功能实现及试验研究随着科技的不断发展，人工智能和机器人技术的应用已经渗透到各个领域。
在农业领域，果树采摘一直是一项繁重而耗时的任务，因此研发一种能够自动采摘果实的机器人成为了人们的需求。
本文将介绍农业果树采摘机器人的功能实现及试验研究。
农业果树采摘机器人的功能实现主要包括以下几个方面：1. 视觉识别：机器人需要具备识别果实的能力，可以通过摄像头和图像识别技术来实现对果实的识别和定位。
2. 机械臂操作：机器人需要配备灵活的机械臂，能够准确地定位和采摘果实，同时能够适应不同形状和大小的果实。
3. 自动导航：机器人需要具备自动导航的能力，能够在果园中自主行走，并找到需要采摘的果树。
4. 数据记录和分析：机器人需要记录采摘的果实数量和质量数据，可以通过传感器和数据处理技术来实现数据的记录和分析。
以上功能的实现需要依赖于人工智能技术和机器人控制技术的发展，是一项综合性较强的工程问题。
在实际研发过程中，需要充分考虑果实的特点和果树采摘的实际操作场景，确保机器人能够在不同的环境下稳定运行和准确采摘果实。
针对农业果树采摘机器人的功能实现，一些研究机构和企业已经进行了试验研究。
他们通过对机器人的设计和优化，以及对果树采摘过程的分析和实验验证，取得了一些初步的成果。
以下是一些典型的试验研究案例：1. 中国农业大学团队在柑橘采摘机器人方面的研究中，通过对柑橘的特征和果实生长规律进行深入研究，结合视觉识别和机械臂操作技术，实现了柑橘的自动采摘。
他们利用机器学习算法对柑橘的外观特征进行识别，再通过机械臂精准地采摘果实，取得了较好的效果。
2. 日本岩手大学的研究团队开发了一种适用于苹果采摘的机器人。
他们利用高精度的摄像头和三维感知技术，能够在苹果树上准确识别并定位果实，然后通过先进的机械臂技术进行采摘。
他们进行了大量的实地测试，并取得了令人满意的结果。
3. 美国加州大学伯克利分校的研究团队开发了一种可机器人在葡萄园中自主行走并采摘葡萄的系统。
果蔬采摘机器人研究进展详细介绍
果蔬采摘机器人研究进展详细介绍鲜果自动化采摘机器人，是先进工业技术和装备在农业生产环境进行创新应用的经典案例，在基础理论研究和技术集成应用方面的研究成果，将对现代农业生产的节约高效发展具有重要影响。
4.2.1研究背景意义随着全球人口老龄化和城镇化进程的不断深入，农业人口流失、人力成本上涨与农产品生产供给需求之间的矛盾，已成为当前农业生产可持续发展面临的重要问题。
研发能够代替人类作业的高效率、高质量、低成本的自动化作业机械，是从工程技术角度应对当前形势的重要手段[72]。
由于鲜食果蔬需要具备良好的外观和口感，采收过程中需要对每个果实进行成熟度判断和精准采摘操作，依靠人工采摘劳动强度大、生产成本高，以草莓为例人工采收成本占总生产成本25%以上[73]。
因此从鲜食果蔬采收这一劳动密集型环节着手，研究自动化作业生产方式和装备，对于果蔬产品的安全供应和产业可持续发展具有重要意义。
4.2.2国内外研究现状目前日本、荷兰和美国等发达国家研究的针对番茄、黄瓜以及苹果采摘的机器人处于国际领先地位[74-77]，其果实目标定位误差小于10mm，识别准确率85%以上，不同对象条件下每工作循环为10~50s。
其中日本的研究成果最多，而且主要集中在20世纪90年代初到21世纪初，主要由东京大学、冈山大学等单位主导。
日本农业机器人具有如下特点：（1）农业机器人本体类似于工业机器人，结构紧凑；有的直接采用了工业机器人机械臂本体（2）智能化程度高，自由度较多，灵活度高；（3）采用的机器视觉技术比较先进。
其典型代表的是冈山大学的西红柿采摘机器人，采用了7自由度工业机械手，彩色摄像机视觉技术，具有避障能力，较为先进。
但实用性不高，到目前为止都没有实现商业化，主要是因为运行速度低、采摘成功率低和成本高，而目前最接近商业化的可能是冈山大学的Kondo N等人研制的草莓采摘机器人，从该机器人从1999年至今一直在不断改进。
该草莓机器人采用履带导轨式导航，适合在温室或者大棚条件下规范化种植的情况。
农业果树采摘机器人功能实现及试验研究
农业果树采摘机器人功能实现及试验研究随着社会的不断发展，农业领域也在发生着翻天覆地的变化。
传统的农业劳动力不足、成本过高已经成为了制约农业发展的重要因素。
农业机器人的出现成为了落地生根的发展趋势。
在果树采摘领域，传统的人工采摘方式存在效率低、成本高的问题，而果树采摘机器人的出现，大大提高了采摘效率，减少了采摘成本。
本文将介绍农业果树采摘机器人的功能实现及试验研究。
1. 视觉系统果树采摘机器人的视觉系统是其核心部件，它能够利用图像识别技术判断果实的成熟度和位置。
通过安装摄像头和激光雷达传感器，果树采摘机器人可以实时感知果树的状态，并对果实进行定位和识别。
这样一来，果树采摘机器人就能够确保在采摘时不会对果实造成损害，提高了采摘的精准度和效率。
2. 机械臂系统果树采摘机器人的机械臂系统是其另一个重要组成部分，它能够通过精准的控制实现对果实的采摘。
机械臂系统通常采用多轴关节式结构，具有高度的柔性和自适应性，可以根据果实的不同位置和形状进行调整，实现高效的采摘动作。
3. 自主导航系统果树采摘机器人的自主导航系统可以利用全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）等技术实现对果园内部环境的感知和定位。
通过精确的路径规划和避障算法，果树采摘机器人可以在果园内部自主行走，并找到果实的位置进行采摘，极大地提高了采摘的效率。
4. 数据处理与控制系统果树采摘机器人的数据处理与控制系统是其智能化的重要支撑，它能够通过传感器采集的数据进行分析和处理，并实现对机器人的精准控制。
通过搭载实时控制系统和云端数据分析服务，果树采摘机器人可以根据果树的实时状态和环境变化做出相应的决策，从而实现智能化的的采摘操作。
1. 机器人采摘效率的试验研究为了验证果树采摘机器人的效率和性能，研究人员设计了一系列的试验，对机器人进行不同条件下的采摘效率测试。
通过对比人工采摘和机器人采摘的数据，研究人员发现，果树采摘机器人的采摘效率远高于人工采摘，而且能够在不同环境下稳定地保持高效率的采摘。
农业果树采摘机器人功能实现及试验研究
农业果树采摘机器人功能实现及试验研究随着农业科技的不断发展，农业生产方式也在不断更新，其中农业机器人的应用成为农业现代化的重要标志之一。
作为农业生产的重要组成部分，果树采摘也在不断追求高效、智能化的生产方式。
本文将重点介绍农业果树采摘机器人的功能实现及试验研究。
果树采摘机器人是一种能够模拟人手进行果实采摘的智能机器人。
它主要包括机械臂、视觉识别系统、定位系统、智能控制系统等组成部分。
首先是机械臂，果树采摘机器人的机械臂通常采用多关节自由度设计，具有较好的灵活性和适应性。
机械臂的设计需要考虑到果树不同高度和角度的果实采摘需求，因此需要具备较大的活动范围和精准的定位能力。
其次是视觉识别系统，该系统通过安装在机器人上的摄像头实时捕捉果树上的果实信息，并通过图像处理技术识别出果实的位置、大小、成熟度等信息，为机械臂的准确定位提供数据支持。
定位系统是为了确保机械臂能够准确地抓取到果实而设计的。
通常采用的是全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）相结合的定位技术，保证机器人在果树间的精准移动。
最后是智能控制系统，该系统将视觉识别系统和定位系统获取的数据进行综合分析，实现对机械臂的精确定位和操作控制。
该系统还能够实现对整个机器人的自主运行和避障功能。
试验研究为了验证农业果树采摘机器人的功能和性能，我们进行了一系列的试验研究。
首先是对果树采摘机器人的机械臂进行了精度测试，结果显示机械臂能够在不同高度和角度下准确抓取果实，实现了高精度作业。
其次是对视觉识别系统进行了果实识别和定位测试，实验结果表明视觉识别系统能够准确识别果树上的果实信息，并为机械臂的准确定位提供了有效的支持。
然后是对定位系统的定位精度进行了测试，通过与地面标志物的对照测量，实验结果显示定位系统的精度能够满足果树采摘作业的需求。
最后是对智能控制系统进行了全面的功能测试，包括自主运行、避障、抓取操作等方面，实验结果表明智能控制系统能够实现对整个机器人的智能化控制和协调作业。
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果蔬采摘机器人的研究陈磊，陈帝伊，马孝义（西北农林科技大学水利与建筑工程学院，陕西杨凌712100）摘要：果蔬采摘机器人是实现农业自动化的一项重要技术。
为了掌握果蔬采摘机器人的最新研究动态，将其尽早应用到生产实际，根据近年来国内外最新的研究资料，简要阐述了果蔬采摘机器人的特点和国内外的研究进展，结合当前在此领域的一些研究实例进行比较分析；从采摘机器人的移动机构、机械手、识别和定位系统、末端执行器4部分介绍了其结构组成与设计技术，并在此基础上重点分析了果蔬采摘机器人研究中存在的问题，提出了未来研究开发的技术关键与方向。
关键词：果蔬采摘；机器人；机械手；控制系统中图分类号：S24；S225．93文献标识码：A文章编号：1003－188X（2011）01－0224－040引言随着电子计算机和自动控制技术的迅速发展、农业高新科技的应用和推广，农业机器人已逐步进入到农业生产领域中，并将促进现代农业向着装备机械化、生产智能化的方向发展。
果蔬采摘是农业生产中季节性强、劳动强度大、作业要求高的一个重要环节，研究和开发果蔬采摘的智能机器人技术对于解放劳动力、提高劳动生产效率、降低生产成本、保证新鲜果蔬品质，以及满足作物生长的实时性要求等方面都有着重要的意义。
1果树采摘机器人的特点工业领域是机器人技术的传统应用领域，目前已经得到了相当成熟的应用；而采摘机器人工作在高度非结构化的复杂环境下，作业对象是有生命力的新鲜水果或蔬菜。
同工业机器人相比，采摘机器人具有以下的特点［1］：①作业对象娇嫩、形状复杂且个体状况之间的差异性大，需要从机器人结构、传感器、控制系统等方面加以协调和控制；②采摘对象具有随机分布性，大多被树叶、树枝等掩盖，增大了机器人视觉定位难度，使得采摘速度和成功率降低，同时对机械手的收稿日期：2010－03－31基金项目：国家自然科学基金项目（50879072）；国家级大学生创新实验项目（2009－2011）作者简介：陈磊（1988－），男，陕西商洛人，在读本科生，（E－mail）chenlei055@nwsuaf．edu．cn。
通讯作者：陈帝伊（1982－），男，河北遵化人，讲师，博士研究生，（E －mail）diyichen@nwsuaf．edu．cn。
避障提出了更高的要求；③采摘机器人工作在非结构化的环境下，环境条件随着季节、天气的变化而发生变化，环境信息完全是未知的、开放的，要求机器人在视觉、知识推理和判断等方面有相当高的智能；④采摘对象是有生命的、脆弱的生物体，要求在采摘过程中对果实无任何损伤，从而需要机器人的末端执行器具有柔顺性和灵巧性；⑤高智能导致高成本，农民或农业经营者无法接受，并且采摘机器人的使用具有短时间、季节性、利用率不高的缺点，是限制采摘机器人推广使用的重要因素；⑥果蔬采摘机器人的操作者是农民，不是具有机电知识的工程师，因此要求果蔬采摘机器人必须具有高可靠性和操作简单、界面友好的特点。
2国内外采摘机器人的研究进展果蔬采摘机器人的研究开始于20世纪60年代的美国（1968年）［2］，采用的收获方式主要是机械震摇式和气动震摇式。
其缺点是果实易损、效率不高，特别是无法进行选择性的收获，在采摘柔软、新鲜的果蔬方面还存在很大的局限性。
但在此后，随着电子技术和计算机技术的发展，特别是工业机器人技术、计算机图像处理技术和人工智能技术的日益成熟，采摘机器人的研究和开发技术得到了快速的发展。
目前，日本、荷兰、法国、英国、意大利、美国、以色列、西班牙等国都展开了果蔬收获机器人方面的研究工作，涉及到的研究对象主要有甜橙、苹果、西红柿、樱桃西红柿、芦笋、黄瓜、甜瓜、葡萄、甘蓝、菊花、草莓、蘑菇等，但这些收获机器人目前都还没能真正实现商业化［3］。
我国在农业机器人领域的研究相对开始较晚，但发展速度较快，近年来也有了许多研究成果。
中国农业大学刘兆祥、刘刚等人在苹果采摘机器人三维视觉传感器设计方面的研究［4］；张建锋、何东健、张志勇等（2009）对于采摘机器人自适应鲁棒跟踪控制算法设计［5］；江苏大学蔡健荣等通过恢复障碍物的三维信息，对于柑橘采摘机器人障碍物识别技术的研究［6］；南京农业大学工学院王学林和姬长英对力外环控制的果蔬抓取技术的研究［7］。
3采摘机器人的结构组成与设计目前的果蔬采摘机器人一般可分为移动机构、机械手、识别和定位系统、末端执行器等4大部分［8］。
3．1移动机构因为果实生长的植株是固定的且存在空间的随机分布性，所以机器人在采摘果实时需要主动接近并准确定位目标，这就要求机器人有自己的移动机构。
移动式采摘机器人的行走机构有车轮式、履带式和人形结构。
其中，车轮式应用最广泛。
车轮式的行走机构转弯半径小、转向灵活，但轮式的结构对于松软的地面适应性较差，会影响机械手的运动精度。
一般番茄采摘机器人会使用轮式行走机构。
而履带式的行走机构对地面的适应性较好；但由于其转弯半径过大，转向不灵活。
目前，只有葡萄采摘机器人使用履带式行走机构。
对于西瓜等作物的藤茎在地面上的果实，使用上述两种行走装置显然不适合。
移动机构的设计必须要保证机器人运动平稳和灵活避障。
荷兰开发的黄瓜收获机器人以铺设于温室内的加热管道作为小车的行走轨道［9］。
日本等尝试将人形机器人引入到移动式采摘机器人中［4］；但这种技术目前还不成熟，有待进一步的研制开发。
采用智能导航技术的无人驾驶自主式小车是智能采摘机器人行走部分的发展趋势。
3．2机械手机械手又称操作机，是指具有和人手臂相似的动作功能，并使工作对象能在空间内移动的机械装置，是机器人赖以完成工作任务的实体。
在收获机器人中，机械手的主要任务就是将末端执行器移动到可以采摘的目标果实所处的位置，其工作空间要求机器人能够达到任何一个目标果实。
机械手一般可分为直角坐标、圆柱坐标、极坐标、球坐标和多关节等多种类型。
多关节机械手又称为拟人（类人）机器人，相比其它结构比较起来，要求更加灵活和方便。
机械手的自由度是衡量机器人性能的重要指标之一，它直接决定了机器人的运动灵活性和控制的复杂性［10］。
果蔬采摘机器人往往工作于非结构性环境中，工作对象常常是随机分布的，因此在机械手的设计过程中，必须考虑采用最合理的设计参数，包括机器人类型、工作空间、机械臂数量（机械臂越多，机构越灵活，但控制也越复杂，消耗的时间也越多。
因此，必须在系统数量和性能之间进行平衡）以及机器人结构方式（串联式、并联式）等。
评价机械手的结构性能参数主要有工作空间、可操作度、位置多样性和冗余度等。
为了设计出最合适的操作手机构，还必须进行机构的运动学和动力学研究，同时还要考虑其运动平衡性能，综合优化算法设计，使机器人能灵巧无碰撞地完成采摘任务［6］。
3．3识别和定位系统果实的识别和定位是果实采摘机器人的首要任务和设计难点，识别和定位的准确性关系到采摘机器人工作效率。
采摘机器人视觉系统的工作方式：首先获取水果的数字化图像，然后再运用图像处理算法识别并确定图像中水果的位置。
由于环境的复杂性，有时需要利用多传感器多信息融合技术来增强环境的感知识别能力并利用瓜果的形状来识别和定位果实。
目前的采摘机器人视觉系统在环境比较规则的情况下能取得比较好的效果，但在自然环境下的应用仍需要进一步的研究。
这需要研究出有效、快速的算法，将果实分辨出来。
在目前这种技术还不是很成熟的情况下，可采用人工辅助选择目标和定位。
3．4末端执行器末端执行器是果蔬收获机器人的另一重要部件，通常由其直接对目标水果进行操作。
因此，需要满足各种不同的规则，以便切除水果并确保水果质量。
末端执行器的基本结构取决于工作对象的特性以及工作方式。
末端执行器必须根据对象的物理属性来设计，包括数量形状（手指的数量和形状的设计与所要采摘的果实密切相关。
一般而言，手指的数量越多，采摘效果越好，但控制也越复杂。
所以，在设计时，应该在手指的数量、控制的难度及抓取的成功率上找到平衡点）、尺寸和动力学特性（如抓取力、切割力、弹性变形、光特性、声音属性、电属性等），水果的化学和生物特性也必须考虑。
末端执行器的性能评估指标应包括：抓取范围、水果分离率、水果损伤率、采摘的灵活性以及速率等。
传统的末端执行器主要采用旋转拧取或机械切除方法将果实从植株上脱离，其性能一般较差，对果实和植株都有一定的损伤。
目前，还出现了激光切割、高压水喷切等新的水果分离技术。
荷兰农业环境工程研究所在研究黄瓜收获机器人时，发明了一种新的双电极切割法，利用电极产生的高温切除果实［9］。
该方法不仅易于采摘果实，而且可以防止植物组织细胞细菌感染，还可以减少果实水分损失，减慢果实熟化程度。
美国俄亥俄州立大学开发了一种由四手指机械手和一个机械手控制器组成的末端执行系统，能够很好地抓持和采摘果实，灵活轻巧，采摘成功率有明显的提高［11］。
4果蔬采摘机器人的主要问题和关键技术4．1研究中的问题虽然果蔬收获机器人的研究已经取得了很大的进展，但离实用化和商品化还有很长一段距离。
目前，采摘机器人研究领域主要存在以下几个问题：①果实的识别率不高或识别后定位精度不高。
目前，识别果实和确定果实位置主要采用灰度阈值、颜色色度法和几何形状特性等方法。
②果实的损伤率较大。
③果实的平均采摘周期较长。
目前的果实收获机器人由于视觉、结构及控制系统等原因，大多数采摘机器人的效率不高。
④采摘机器人的制造成本较高，设备利用率低，使用维护不方便。
4．2研究中的关键技术4．2．1智能化的果实识别和定位1）开发智能化的图像处理算法。
开发智能化的图像处理算法，以消除干扰，提高分辨率。
模糊神经网络是一种高度并行的分布式系统，应用模糊理论指导学习，是在无监督情况下具有自适应性与自学习能力，能将采集到的信息加以存储建立起数据库［12］，以对图像进行智能化处理。
另外，小波变换［13］具有良好的时频局部化分析特征，能同时给出图像信号的时域和频域信息，能有效检测图像的边缘，抑制噪声干扰，快速、精确地提取图像边缘信息，应用前景较好。
2）采用主动光源的多维视觉系统。
为改善自然环境的干扰，精确定位果实位置，可考虑采用多维视觉系统，并根据图像采集的需要配备激光扫描器，也可自行发射出具有特定特征的光线［14］，在一定程度上改善图像质量。
3）多传感器信息融合。
果蔬采摘机器人作为智能机器人的一种，工作在复杂多变的环境中，需要在移动过程中检测出水果，因此还需要利用多传感器多信息融合技术来增强环境的感知识别能力［15］。
通过视觉传感器与非视觉传感器（触觉传感器、力觉传感器和避障传感器等）的优势互补，机器视觉系统与激光测距系统相结合［16］，可以大大提高采摘机器人的感知功能。
近些年来，多传感器信息融合技术已成为智能机器人的关键技术，得到了普遍的关注和广泛的应用，并引入到了农业机器人中，取得了显著的成果［17］。