综述：从田间到市场：草莓采收技术的演进及智能机器人系统研究进展

《Applied Sciences》：From Field to Market: Evolution of Strawberry-Harvesting Techniques and Research Progress in Intelligent Robotic Systems

　　

草莓产业具有较高的经济价值，但其生产仍高度依赖劳动密集型采收作业。草莓果实质地娇嫩、空间分布不规则且成熟度不均，为机械化与机器人化作业带来显著挑战。本综述从作物价值、栽培管理、采收方法、机器人系统、采后处理及可持续生产等宏观视角，梳理草莓采收技术的发展脉络。首先阐述草莓的营养与经济价值，继而分析影响果实可及性与机器人作业的栽培环境、生产模式及作物管理措施。随后回顾从人工采收向机械化、智能化采收的历史转型进程，重点聚焦草莓采收机器人的核心技术体系，包括移动平台、机械臂、路径规划与避障、末端执行器、视觉识别、多光谱传感及软件控制。通过对比高架栽培与垄作栽培场景下的机器人系统设计，阐明栽培布局对平台构型与采收策略的影响机制。此外，探讨采收与果实转运、采后处理及可持续栽培的集成路径。现有研究表明，高效机器人采收依赖于栽培系统、感知模块、运动规划、柔顺操控及系统控制的协同设计。未来研究应优先突破遮挡环境下的鲁棒感知、低损伤采收、作业速度提升、场景适应性增强、成本控制及农艺实践与机器人设计的深度融合等关键方向。

1. 引言

草莓是高值园艺作物，兼具营养、经济与商业价值。优质果品生产依赖栽培环境调控、基质管理、水肥供给、病虫害防控、采收及采后处理的协同管理。随着现代农业向智能化、自动化、精准化转型，草莓生产逐步集成设施栽培、环境监测、精准管理、机械设备及数据驱动决策等技术。采收环节因果实娇嫩、分布不均、易受擦伤、挤压、磨损及梗部损伤而成为技术难点。人工采收虽具备灵活性与选择性，但受劳动力成本上升、季节性用工短缺、效率波动及质量一致性差等因素制约。机械化与机器人化采收是推动草莓生产现代化的核心路径，其通过集成移动平台、机器视觉、环境感知、机械臂、柔顺末端执行器及路径规划技术，实现果实检测、成熟度评估、低损伤采摘与协同转运。该技术的发展需置于栽培系统设计、作物管理、采后作业及可持续生产的全产业链框架下考量。草莓富含抗坏血酸、花青素、叶酸、钾元素及膳食纤维等生物活性成分，具有抗氧化与潜在健康效益。中国作为全球主要草莓生产国，已形成涵盖品种选育、栽培、采收、加工、流通的完整产业链，对提升农业生产率、增加种植者收入及促进产区经济发展具有重要支撑作用。不同栽培模式（露地、温室、塑料大棚、高架基质系统、水培设施）在种植高度、行距、冠层结构、光照复杂度及果实可及性方面存在显著差异，直接影响机器人系统的移动性、感知精度、目标定位、避障能力及采收性能。果实簇生分布、梗部朝向不规则、茎叶遮挡及多成熟度共存进一步增加了选择性采收难度，因此适宜的品种选择、精准水肥管理及综合病虫害防控不仅关乎产量与品质，更是构建结构化、机器人适配采收环境的基础。草莓采收技术已从劳动密集型人工采摘向机械化辅助及智能机器人采收演进。人工采收灵活性高但效率低、强度大且依赖季节性劳动力；机械化设备可部分提升生产率，但受限于果实物理特性与栽培环境复杂性；智能机器人采收通过融合机器视觉、机械臂、专用末端执行or、运动规划与避障控制，实现果实检测定位、成熟度评估、可行轨迹规划、低损伤分离及自主作业。基于深度学习的目标检测方法（如YOLO系列模型）已广泛应用于遮挡、光照变化及复杂背景下的草莓检测、成熟度分类与空间定位；柔顺夹持器、软体手指、气吸装置及混合末端执行器的研发，提升了设备对不同果径、姿态及可及性的适应能力，同时降低了接触压力与采收损伤。智能草莓采收技术的意义超越缓解劳动力短缺范畴，其为草莓生产精准化、自动化与现代化提供了关键技术路径，但规模化应用仍面临环境适应性、果实遮挡、识别精度、采收速度、损伤控制、系统可靠性及经济性等挑战。本研究通过五模块框架（系统输入识别、感知与识别、控制与规划、采收执行、集成系统合成）解析智能草莓采收机器人的研发体系，采用三层架构（感知层：环境传感、果实检测、成熟度评估、分割与空间定位；决策层：目标选择、任务分配、路径规划、避障与采收策略优化；执行层：移动平台控制、机械臂协同、柔顺抓取、果实分离与采后处理）阐释技术逻辑，明确各组件间的关联关系、当前瓶颈及未来研究方向。

2. 材料与方法

本研究采用系统性文献综述法，结合结构化检索、研究筛选、质量评估、数据提取与专题技术分析，追溯草莓采收技术的演进历程，聚焦智能机器人系统及其核心组件。检索数据库涵盖Web of Science核心合集与中国知网（CNKI），核心分析时段为1957–2026年，早期人工与机械化采收文献仅用于历史背景梳理。检索策略参照PRISMA框架，关键词分为五组：研究对象（草莓采收机器人、草莓采摘机器人等）、栽培场景与采收需求（草莓栽培系统、温室草莓、高架栽培、垄作栽培、基质栽培等）、感知与识别（机器视觉、计算机视觉、RGB图像、RGB-D相机、深度传感、立体视觉、多光谱成像、果实检测、果实分割、成熟度评估、三维定位、深度学习、YOLO等）、机器人执行与移动性（机械臂、末端执行器、软体夹持器、柔顺夹持器、真空吸附、果实分离、移动平台、自主导航、避障、运动规划、路径规划等）、系统集成与智能作业（多传感器融合、采收决策、人机协作、强化学习、数字孪生、边缘计算、多机器人采收、采后处理、果实溯源、采收信息系统等）。文献纳入标准限定为直接针对草莓采收或技术可迁移至草莓场景的研究，排除专利、商业广告、非同行评议文献及无关作物研究。经去重、标题摘要筛选及全文评估，最终纳入202篇文献进行定性分析。数据提取涵盖文献信息、出版年份、国家/地区、研究类型、栽培环境、研究目标、机器人子系统、实验设计、性能指标、主要发现及局限性，通过标准化表单实现跨研究比较，识别技术进展、方法差异、性能瓶颈与研究空白。

3. 草莓的营养与经济价值

3.1 营养价值

草莓属高营养密度水果，含水量高，富含钙、磷、铁及抗坏血酸（每100g鲜果含约50mg，高于多数柑橘类水果），适量摄入可满足成人每日抗坏血酸推荐量的大部分，支持胶原蛋白合成与免疫功能。其含有的花青素、鞣花酸及多酚类化合物具有抗氧化、抗炎活性，有助于氧化应激防护、认知功能维护及皮肤健康。此外，草莓中的叶酸对心血管健康至关重要，尤其利于胎儿正常发育；高钾低钠特性支持血压调节；膳食纤维与果胶促进肠道蠕动，维持正常代谢功能。

3.2 经济价值

草莓因风味独特、汁多味美，市场需求旺盛，尤其在高端鲜果领域价格优势显著。除鲜食外，还可加工为果汁、果酱、糕点、冰淇淋等产品，延伸价值链，提升产业整体经济效益。草莓栽培依赖先进温室技术、高效灌溉系统及综合病虫害管理，推动农业机械制造、农资生产等相关产业发展。其较高的经济回报吸引资本投入，加速农业现代化进程，并在采收季创造大量农村就业机会，改善家庭收入与民生福祉。中国自1994年起草莓产量居全球首位，2023年栽培面积达234.47万亩（约15.63万公顷），占全球36%，产量超400万吨，占全球40%，形成涵盖品种选育、标准化栽培、采后处理、精深加工的完整产业链。

3.3 全球与中国草莓栽培消费现状

2023年全球草莓栽培面积约60万公顷，北美、欧洲、亚洲分别占比30%、25%、20%，2018–2023年受鲜果需求驱动持续扩张，预计2028年将达75万公顷，中国仍是主要增长贡献者。但劳动力成本上升、土地资源受限及投入品价格上涨对生产系统构成压力，亟需精准农业与自动化采收技术支持。中国生产模式分为露地与保护地栽培，垄作与高架栽培的差异显著影响机器人作业适配性。主产区集中于华东、华中、西南及东北，形成差异化产销体系：山东以加工与冷冻出口为特色，辽宁丹东主打高品质鲜果品牌，安徽长丰为冬季草莓主产区（栽培面积1.4万公顷，年产量36万吨）。区域集聚为特征化机器人部署提供了有利条件，可支撑设备共享、技术服务与标准化作业。

4. 草莓栽培与管理技术

4.1 土壤与环境条件

草莓对土壤与气候敏感，疏松、排水良好、通气性优且有机质含量高的微酸性至中性土壤（pH 6.0–7.0）利于根系发育与养分吸收。土壤改良需增施腐熟有机肥、腐殖土，结合深翻、起垄与轮作降低土传病害风险。水肥管理应基于土壤检测与作物需求，平衡氮、磷、钾及微量元素供应，避免过量施肥导致盐渍化与品质下降。土壤理化性质直接影响机器人作业：疏松或过湿土壤降低轮式平台牵引力与底盘稳定性，而标准化垄高、行距与作业通道则为自主导航提供可预测条件。土壤墒情、盐分与养分传感器可集成至移动机器人或物联网系统，支持变量灌溉施肥，但需定期校准以应对土壤异质性。环境因子中，温度、光照、水分与湿度对植株生长至关重要，智能机器人可通过采集温湿度、光照强度、土壤墒情及作物状态数据，识别水分胁迫、养分亏缺与病害早期症状，弥补固定传感器的空间覆盖局限，但测量精度受平台运动、传感器高度及光照变化影响。不同区域栽培模式对机器人提出差异化要求：山东、辽宁的塑料大棚与日光温室环境规整、天气干扰少，利于监测与采收，但狭窄通道、密集冠层、光照不均与高湿度限制机器人移动与传感器性能；云南、四川的自然光利用高但光照与地形变异大，需更强的视觉感知与底盘适应性；寒冷地区的保温、覆膜与加温措施要求机器人耐受低温、冷凝及室内外温差骤变。总体而言，土壤与气候管理需与机器人设计协同，结构化垄作、稳定作业通道与可控设施环境可提升导航、果实可见性与机械臂可及性，而机器人亦能反哺环境监测、精准投入与作物巡检，二者的深度融合是实现草莓智能化生产可靠与经济可行的核心。

4.2 栽培模式

草莓栽培模式包括露地、保护地、起垄、无土、水培及垂直栽培，其农艺表现与成本差异直接影响机器人适配性。从机器人视角看，栽培模式决定背景复杂度、果实可见性、通道可及性、平台稳定性、机械臂工作空间及环境标准化程度，因此栽培选择与机器人设计需协同规划而非独立决策。露地栽培环境不确定性最高，光照波动、阴影、风致植株晃动、降雨、杂草及不规则背景降低成熟度识别、果实分割与三维定位可靠性，要求机器人具备光照鲁棒视觉、强传感器融合与环境适应性。温室与塑料大棚减少天气干扰，行垄规整，但高湿度易导致传感器冷凝，棚膜反射与补光不均造成局部亮度差异。垄作栽培（中国主流模式）提供清晰行界，利于排水与作物管理，但果实贴近垄面，易被叶片、茎秆与邻果遮挡，需紧凑型相机、近程深度传感与精准单果-梗部分离算法。高架基质栽培果实可见性高，机械臂工作空间更易到达，可降低底盘定位复杂度，但需额外投资支撑结构与灌溉设备。无土与水培系统可实现水肥精准调控，电导率、pH值、养分浓度等参数可连续监测，适合数字化控制，但依赖泵阀、传感器与控制系统，故障易导致全田损失，机器人更适合巡检空间变异与设备异常。移动平台导航方面，露地机器人需耐受不平地形、松软土壤与动态地面条件，对牵引力、悬挂与定位鲁棒性要求高；温室与大棚路径可预测，但狭窄通道、立柱、管道与人员活动限制机器人宽度与转弯半径；垄作系统提供明确导航走廊，但农场间垄尺寸差异降低设备通用性，标准化行距、垄高与通道宽度可同步提升导航与机械臂可及性。垂直栽培显著提升土地利用率，适合都市农业与植物工厂，果实分层分布，但机器人需适应多层高度与层间光温水汽差异，单一机械臂工作空间不足，升降机构或多臂设计增加系统重量、控制复杂度与成本，需栽培结构、照明系统与机器人工作空间的集成设计。间作模式虽提升土地利用率与收入，但增加视觉背景多样性、阻碍导航并压缩机械臂工作空间，单作模式下训练的感知模型难以区分草莓与其他作物，混合冠层加剧避障难度，因此间作对机器人采收兼容性较低。机械臂运动规划受果实着生姿态与株型影响显著，垄作中使花序沿垄坡呈扇形分布可减少相互遮挡，提升相机与机械臂工作空间利用率，这种低成本农艺调整比单纯优化识别算法更能提高采收成功率。末端执行器需适配草莓-梗部系统的力学敏感性，直接夹持易致果实损伤，拉扭不当则损伤萼片、花托、梗部及周边组织；切割式末端执行器在梗部可见时分离效果稳定，但遮挡或切入角度不佳时性能下降；气吸装置减少侧向接触，但在表面不规则、湿润或损伤果实上可靠性低；软体夹持器对定位误差容忍度高，但过度包覆可能扰动邻果。包覆提升策略（先承托果实再施加可控提拉弯折）可降低表面压力与碰伤，但适用性取决于品种脱离力、成熟度、梗部朝向及果梗连接力学特性，实际系统需配置可切换或混合末端执行器（根据可及性与梗部可见性选择切割、承托提升或软抓取）。栽培模式还决定智能水肥管理形式，过量施氮导致营养生长过旺、成熟期延迟与冠层郁闭，加剧果实遮挡，间接影响机器人作业。土壤栽培中，有机肥改善结构与长效肥力，矿质肥料提供速效养分，需基于土壤分析、品种、产量目标与生育期动态调整，移动机器人搭载成像或光谱传感器可识别冠层 vigor、养分胁迫与果载空间差异，支持变量施肥，但视觉症状缺乏特异性（可能由水分胁迫、病害或根系损伤引起），需结合土壤、叶片或叶柄分析验证。经济性层面，无普适最优栽培模式：露地基础设施成本低但机器人性能要求高；全控温室环境稳定但建设与能源成本高；塑料大棚成本适中但环境与结构一致性差；垄作商业化普及度高但果实位置低、管理劳动强度大；高架无土系统果实可及性最优；垂直系统空间效率高但集成度要求最高。自动化草莓采收与产量制图的数据处理流程包含原始数据采集至最终产量图生成的六个序贯步骤，未来应从机器人被动适配异质农田转向品种、株型、垄尺寸、环境控制与机器人装备的协同设计，通过降低果实遮挡、简化目标定位、缩短机械臂轨迹，实现比孤立优化算法更显著的效率提升。

4.3 病虫害防控

温室草莓病虫害综合治理以农艺防控为基础，需根据当地病原压力、气候、栽培模式与市场选择抗病虫品种，虽不能完全替代其他措施，但可减少农药用量。与非寄主作物轮作可降低土传病原菌与线虫基数，改善土壤结构，但效果受病原菌持久力与寄主范围限制，固定2–3年间隔未必充分。色板诱杀（黄板诱蚜、粉虱、菌蚊，蓝板诱蓟马）成本低廉，但需根据冠层发育、温室面积与虫口密度调整悬挂高度、密度与更换频率，且可能误捕寄生蜂或授粉昆虫，需避开有益生物活动区。搭载视觉的移动机器人可自动巡检色板、识别计数害虫并绘制分布图，提升时空覆盖率，但识别精度受虫体重叠、杂物与光照变化影响。生物防治利用捕食性天敌、寄生性天敌、捕食螨及昆虫病原微生物，伴生植物可保育天敌，但需注意与农药的兼容性，广谱杀虫剂易破坏生物防治种群。微生物农药（苏云金杆菌、白僵菌、芽孢杆菌、木霉等）可补充天敌防控，但效果受菌株、剂型、施用时机与环境条件影响，不可替代化学农药但可减少残留与环境冲击。智能机器人可通过视觉识别定位害虫集群或病斑，靶向喷施生物制剂，降低用量，但需区分病害、养分缺乏与环境胁迫的相似症状，结合专家诊断或传感器验证。卫生与环境调控是病害抑制的核心，及时清除病叶、病花、病果，合理密植、冠层修剪、通风排湿、滴灌控水可降低灰霉病与白粉病发病条件，健康种苗、清洁工具与消毒基质减少病原传播。搭载RGB、深度或光谱相机的巡检机器人可识别病征相关的颜色、纹理与形态变化，评估冠层密度，定位过熟或感病果实，支持选择性清除或精准喷雾，但严重冠层遮挡与无症状早期感染仍是主要局限。有效防控需整合抗病品种、平衡施肥、卫生管理、环境调控与定期监测，物理、生物与选择性化学措施需根据害虫种类、种群密度与干预阈值协同实施。草莓机器人应作为综合防控体系的组件而非独立工具，通过融合视觉病虫害识别、色板巡检、环境感知与精准施药，提升监测频率，减少农药滥用。未来病害预测、自动视觉诊断与变量喷雾技术的发展将进一步提升温室草莓生产的效率与可持续性。

5. 草莓采收技术

5.1 发展历程

20世纪前，草莓采收几乎完全依赖人工，选择性手摘劳动强度大、耗时长且受天气与成熟窗口期限制，生产效率低且易致品质劣变或减产。20世纪60–70年代，机械与半机械化采收技术起步，早期设备以降低劳动力需求为目标，但因果实质地娇嫩、空间分布不规则与成熟度不均，主要应用于加工用草莓（对轻微损伤与选择性要求较低）。随后，草莓采收技术向自动化与智能化方向演进，重点集成机器视觉、人工智能、机械臂与专用末端执行器，实现果实检测、成熟度评估、无碰撞路径规划与低损伤分离，有望提升效率、降低人工依赖并改善作业一致性，但性能仍受果实遮挡、成熟度与姿态变异、复杂冠层结构、定位精度、采收速度与系统成本制约。随着传感、机器人控制、人工智能与农业工程的进步，草莓采收系统将向更高精度、效率与商业化环境适应性发展，感知技术、末端执行器设计、人机协作与成本控制的突破是规模化推广的关键。

5.2 传统采收方法

传统人工采收依赖人力选择性识别、小心分离与单果处理，在机械化或自动化技术普及率低的地区尤为普遍。相比机械作业，人工效率低，难以满足大规模生产在集中成熟期的作业需求，且绩效受工人经验与疲劳度影响。不当抓握、压力过大或采摘转运中的意外碰撞易导致果实擦伤、挤压损伤或表皮磨损，降低商品价值与贮藏性。城镇化与人口结构变化导致农村农业劳动力萎缩，季节性用工短缺在草莓采收期尤为突出，成熟果若未及时采摘易过熟劣变。劳动力成本上升与熟练工招募困难对生产者构成经济与运营压力，催生了对兼具低损伤与高选择性的机械化与机器人采收系统的迫切需求。

5.3 机械化采收技术

5.3.1 优势

机械化与机器人采收系统可长时间连续作业，提升采收能力与大面积作业效率，配合合理调度与维护，能在短期内完成大规模采收。先进平台可集成环境数据采集、作物状态评估与病虫害症状识别功能，实现一机多能，提升资源利用效率。其可降低对季节性劳动力的依赖，缓解用工短缺与高工资压力，长期应用有望减少人工成本并提升作业可预测性，但成本优势取决于设备利用率、采收成功率、作业速度、维护需求、农场规模与当地劳动力成本。在果实品质方面，机器人可基于颜色、大小、形状等指标按预设标准筛选成熟果，提升采收一致性，减少人工经验差异导致的品质波动；精心设计的末端执行器与运动控制策略可减少直接接触与机械损伤，但品质仍受成熟度评估精度、定位性能、夹持力、分离方法与采后处理影响。机器人采收可减少果实的人为接触，降低重复手工处理带来的卫生风险，但需配套末端执行器、收集容器等接触面的清洁消毒，其卫生效益是精细化生产管理的组成部分而非固有属性。此外，机器人可在高温高湿、重复作业或接触农药等不适/危险环境中替代人工，减少职业健康风险，延长作业时间以捕捉成熟窗口期，减少过熟与采后劣变。但机器人环境适应性存在局限，高湿、冷凝、低温、弱光、粉尘与水雾会干扰相机、传感器、电子元件与机械系统，需完善的防水、热管理、补光、传感器校准与故障检测机制保障可靠运行。

5.3.2 国内外研究进展

日本在农业机械化领域领先，久保田等企业研发的草莓采收机器人集成高精度视觉识别与柔性机械臂，已在部分农场示范应用。荷兰瓦赫宁根大学开发基于深度学习的视觉识别系统，可高效检测成熟草莓并引导精准采收。美国研究聚焦系统自主化与智能化，约翰迪尔开发的采收机器人集成GPS定位与路径规划技术，适用于大型种植园自主导航与作业。中国清华大学、中国农业大学等单位开展了系统研究，清华大学基于YOLOv8模型的视觉识别系统实现了成熟草莓的快速定位与识别；极飞科技等企业研发的机器人融合多光谱成像与柔性机械臂设计，已在多个试验田开展测试。未来采收机器人将向更高智能与自主化发展，需提升复杂自然环境下的作业适应性与自主性；面向中小农场需求，开发高性价比、高稳定性的机型是重要方向；多作物适应性研究可提升设备通用性与利用率。国际研究已取得显著突破，中国技术也在快速发展，随着人工智能、视觉识别与机器人工程的进步，未来草莓采收机器人将在复杂栽培环境中展现更强适应性与智能化水平，中国有望通过加大研发投入实现技术赶超，推动农业现代化进程。

5.4 草莓采收机器人关键技术

5.4.1 移动机构研究现状

轮式农业机器人因结构简单、机动灵活、转向模式多样而广受关注，具有自重轻、尺寸小、负载高、驱动控制简便、移动速度快、作业效率高等优势，但越障能力受限，地形条件直接影响作业稳定性，非结构化农田环境需高精度轨迹跟踪控制。转向模式分为铰接转向、差动转向与车轮转向，后者包括两轮转向、四轮转向、蟹行转向与原地回转。履带式机器人分为带摆臂与不带摆臂两类，结构布局包括单段双履带、双段四履带与多段多履带。其接地面积大、沉陷量低，适合松软或积水农田，差动转向可实现零半径转弯，但移动速度低、能耗高、行走机构易磨损，对履带材料与结构设计要求严苛，自重较大易扰动平整农田与损伤作物。足式农业机器人通过离散点序列触地移动，适应不规则地形能力强，适合跨越沟渠、垄台与梯田作业，对土壤扰动小，但能耗高、作业效率低，关节自由度多导致协调控制难度大，负载能力低，难以搭载重型传感器与作业部件，纯足式研究较少，更多探索轮-足、履-足等混合构型。混合机器人包括轮-履、轮-足、履-足与轮-履-足四类，可根据农田地形需求选择：复杂低速度场景适用履-足混合；松软农田高速场景适用轮-履混合；多沟垄或梯田场景适用轮-足混合；极端复杂地形可尝试轮-履-足混合，但结构过于复杂，研究进展有限。各类移动平台按行走模式分为四类，在地形适应性与采收适用范围上存在显著差异，现有半商业化系统在转向与移动能力上取得进展，但仍需系统评估不同构型在多场景农业作业中的适配性。

5.4.2 机械臂设计

草莓采收机器人多采用并联或串联机械臂架构。并联机械臂刚度大、精度高，适合高精度作业，常结合轻量化材料提升效率，通过多关节协同驱动控制末端执行器位姿，具有结构紧凑、负载能力强等优势，但工作空间小、灵活性低、机械设计与控制复杂度高、成本昂贵。荷兰瓦赫宁根大学团队开发的并联机械臂采收机器人在高架栽培场景下表现优异，果实损伤率低于3%，接近人工水平。串联机械臂灵活性高，适应多样地形与种植布局，由多关节连杆串联构成，通过关节协同实现末端执行器精准操作，工作空间大，重构性强，但结构刚度低，高精度作业时稳定性不足，多关节协同控制复杂度高，单关节故障易导致整机失效。日本久保田公司的串联机械臂采收机器人实验显示，其灵活性高，可在多样地形与布局下完成作业，采收效率较人工提升约40%。Denavit-Hartenberg（DH）参数法是机器人运动学建模的标准化方法，通过建立坐标系与几何变换，计算末端执行器相对于基座的位姿，关节类型分为转动副（R）与移动副（P），通过齐次变换矩阵描述连杆间的位置关系，为路径规划与运动控制提供统一数学框架。基于改进DH参数法的机械臂逆运动学模型可求解期望末端位姿对应的关节转角，通过代数解法获得多组可行解，通常选取驱动能耗最低、关节转角最小的方案作为最优解。以RM65B机械臂为例，其改进DH参数与坐标系定义明确了各连杆的几何关系，为运动控制奠定基础。

5.4.3 机械臂路径规划研究现状

机械臂轨迹规划是自动化采收的核心模块，目标是在满足避障、轨迹连续性、平滑性及运动学与动力学约束的前提下，生成从初始位姿到目标位姿的最优或次优路径，提升自动化水平与作业效率。路径规划算法分为全局与局部两类：全局规划依赖完整环境地图，通过特定策略生成起点到终点的全局路径，属于高层规划，但计算资源消耗大，动态环境适应性差；局部规划基于实时传感器感知，动态生成安全高效的局部轨迹，实时性与泛化能力强。深度强化学习（DRL）融合深度学习表征能力与强化学习自主决策能力，可解决复杂序贯决策问题，在动态未知环境中自主学习，减少人工干预，高效处理高维状态空间与复杂约束，通过试错与奖励优化持续提升策略性能。传统全局规划算法包括贪心算法、启发式搜索（如Dijkstra算法、A算法）与图遍历算法，其中A算法结合全局最优性与贪婪策略效率，引入启发函数降低搜索耗时，通过实际代价与预估代价的复合成本函数引导搜索方向，平衡路径质量与搜索效率。蚁群优化（ACO）算法鲁棒性强，可与其他算法杂交，快速扩展随机树（RRT）算法基于采样构建探索树，适合高维复杂约束环境，但训练易陷入局部最优。局部规划算法无需完整地图，实时感知环境生成路径，代表方法包括人工势场法（APF）与动态窗口法（DWA）：APF计算简单、响应快，但易陷入局部最优，势场构建与参数调优难度大；DWA充分考虑机器人速度与加速度约束，实时性强，可避免超速或超限轨迹。DRL在农业机械臂路径规划中潜力显著，已有研究针对柑橘、核桃等作物的动态非结构化环境开展应用，验证了其在避障与效率提升方面的有效性。针对草莓采收，有研究受人工采收启发，开发了从下方接近目标的末端执行器，结合倾斜与拉拔动作分离果实，实验显示接近成功率超97%，分离成功率超92%，但果实损伤率达30%，23%的作业会误采非目标果，表明柔顺接触、力控制与簇生果选择性采收仍需改进。

5.4.4 末端执行器

末端执行器是执行采摘动作的核心部件，设计直接影响采收效率、果实损伤率与系统性能。高性能末端执行器需满足轻柔操作（避免果皮擦伤）、强适应性（适配不同果径、形状与质量）、高精度（复杂环境下精准定位）与耐久性（耐粉尘高湿环境）要求，