机器人采收是农林业现代化的关键技术之一。纵观美国、日本、荷兰、英国和比利时等农林业生产大国，现代化农林业已成为当今世界农林业发展的潮流。
随着设施农业、精准农业等新型农业的出现，计算机、传感器和自动化技术越来越多被应用于农林业生产中。中国作为农林业大国，实现农林业现代化、农林业装备机械化和智能化成为发展的必然趋势。
国内外研究现状
自1968年美国学者首次提出将机器人技术应用于果蔬采摘，经过50年的研究与发展，农林业收获装备经历了从半自动化的采摘机械到全自动的采摘机器人。目前，日本、英国、美国和西班牙等发达国家都展开了农林业采收机器人方面的研究，主要涉及的采收对象有苹果、西红柿、草莓和甜橙等。
我国在农林业采收机器人方面的研究工作起步较晚，但近年来发展势头迅猛并取得了大量成果。国内许多科研院校已经设计出试验样机，同时也提出了许多关键技术理论，但总体较国外研究相比，仍有一定的差距。
1. 苹果采收机器人
20世纪末，韩国庆北大学研发的苹果采收机器人，可以有效避免损伤苹果。虽然此机器人采用了CCD摄像机和光电传感器，能够较为准确地识别苹果，但受限于自由度，仍然难以避开障碍物进行工作。
南京农业大学研制的针对标准矮化苹果果园，设计的苹果采摘机器人，利用DGPS自主导航载有采摘机械臂的轻型履带式智能移动平台，通过果实与树枝色差模型的图像处理识别和定位果实，完成采摘。
2. 草莓采收机器人
日本学者针对草莓的温室高垄内培模式，研发了草莓采收机器人的初代样机。该机器人由彩色CCD相机检测草莓果实，利用吸入旋转切断式末端执行器切断果梗，采摘果实。试验发现吸持方式对小型果实十分有效，但仍有34%的果实无法被正确采摘。
在第一代样机的基础上，通过改进末端执行器机构，研制了第2代草莓采收机器人。第2代机器人增加了张合爪用于夹取果梗，完成切断，有效地提高了采摘的成功率。
国家农业智能装备工程技术研究中心研发的草莓采摘机器人针对高架栽培模式，采用了声纳导航移动平台，并开发了吸持果实，夹持果梗后，利用电热丝烧断果梗的新型末端执行器。
3. 番茄采收机器人
番茄由于其成串生长的特性，导致果实之间贴碰重叠和遮挡现象严重，因此被认为是机器人收获难度最大的蔬果之一。日本早在20世纪80年代初就开始进行番茄采收机器人的研究。
京都大学研究人员较早进行了番茄采摘机器人样机的开发，完成番茄采摘机器人的初步构想与基础框架。后续设计的番茄采收机器人，选用彩色摄像头和图像处理卡构成的视觉系统识别和定位成熟的番茄，用带有橡胶套的夹持器和吸盘用以夹取和采摘果实。
国家农业智能装备工程技术研究中心针对温室立体培育番茄种植，设计了一款智能番茄采摘机器人，包括视觉定位单元、采摘手爪、控制系统及承载平台。该机器人提高了果实定位与识别精度;通过气囊夹持方式，保证了采摘过程中果实的柔性夹持，降低采摘过程中果实损伤率。
4. 黄瓜采收机器人
日本研制的黄瓜采摘机器人，根据黄瓜与其茎叶红外光反射率差异的原理进行识别，果梗分离采用传统的夹持切断式。但受制于茎叶对黄瓜识别的影响程度较大，该机器人采摘成功率并不高。
荷兰研制的轨道式黄瓜采摘机器人，由智能控制运动装置、采摘机械手、终端感应器和计算机视觉系统组成。其利用瞬时高温方式切断果梗，避免细菌感染，采摘成功率达到80%。
国内研究人员根据黄瓜果实与背景叶片分光反射特性差异，设计的黄瓜采摘机器人由自主移动平台、果实识别定位系统、采摘机械臂、柔性末端执行器和能源系统构成，并提出了三层式系统控制方案，设计了导航控制程序和采摘控制程序。该机器人单根黄瓜采摘耗时28s左右，成功率达85%，具有较高的稳定性与实用性。
5. 林业采收机器人
前苏联中央森工机械研究所设计了一种装备有信息测量系统、执行系统和控制系统的伐木归堆机器人，其由计算机控制操纵抓切装置，使机械臂按指定方向动作，以完成抓树、从根部伐树、搬移和归堆等工作。
国内研究人员设计的采伐联合机器人以SDWY-60型履带式挖掘机作为行走机构，采用双泵双回路液压系统驱动，利用基于模糊自适应卡尔曼滤波的径向基函数神经网络控制系统，使机器人能实现立木定位、采伐与归堆等多功能自动循环作业。
6. 其他类型采收机器人
希腊工程师和美国佛罗里达大学工程师合作研发了一种柑橘采收机器人。该机器人由彩色摄像机和超声波测距机进行识别定位，采用半圆形环切刀切断果梗。
巴里理工大学和莱切大学合作研制的菊苣采收机器人机，其基于智能彩色滤波算法和图像形态学操作来确定菊苣的位置。末端执行器采用切断方式削减根茎，并能够夹持菊苣送入采集托盘内。
国内研究人员设计了一款能够自主导航定位的葡萄采摘机器人，其通过RSSI自主导航和颜色特征提取，操作5自由度机械臂对成熟的葡萄完成定位和采摘，准确率超过95%。
关键技术研究进展
针对农林业采收机器人在工作中所面临的众多问题，采收机器人研究仍面临巨大的挑战。
首先是复杂的非结构环境，农林业采收机器人的工作地点往往处于农田、果园和温室垄间等具有坡度、坑洼地形、不可预见的障碍物等复杂地形环境中。机器人想要完成工作必须具有优良的导航避障能力、稳定的爬坡行走能力。
其次是自然环境下作物信息获取，采收机器人通过传感获取的各种信息都是在自然条件下进行的，自然环境如光照、作物背景和枝叶遮挡等无关要素对于获取信息的干扰非常严重，因此采收机器人信息系统对于作物信息筛选区分的成功率至关重要。
再次是作物的摘取与分拣，由于不同作物的生长情况和形状特点各不相同，果实的生长位置、大小长短、易损程度也有很大区别，因此针对采收机器人采收对象的不同，需要使用不同的末端执行器以满足不同的要求。
1. 导航避障系统
基于机器视觉和关节空间的黄瓜采收机器人障碍规避方法，该方法将障碍分为球体、正方体和长方体，再根据障碍类型将其归类，构造障碍保护圆和障碍保护点，采取过中间障碍点的三次多项式插值函数完成机器人相应节段关节的运动。
针对特殊环境下采摘机器人的实时避障问题，提出了一种基于改进人工势场法的障碍规避方法。该方法通过引入虚拟目标点使搜索过程跳出传统人工势场法的局部最优极小点，从而实现机器人实时避障。
2. 视觉系统
中国农业大学研究人员设计了一种基于激光视觉系统的苹果采摘机器人，该视觉系统基于飞行时间原理对目标场景进行三维扫描，根据扫描数据反映果实曲面特性，更清晰地解析果实和分辨枝叶间的空间几何特性和层次关系，避免或减少自然光线的干扰。
3. 末端执行器
美国研究人员考虑到采摘现场的复杂环境和对苹果的损伤，设计了一款末端执行器。该末端执行器产生具有法向力分布的球形功率抓取并且选取重复的选定人类模式拾取序列。考虑到位置误差，采用柔性欠驱动关节，肌腱驱动装置改善执行器性能。
江苏大学研究者改进了一般番茄采摘机器人的吸盘式末端执行器结构，设计了一种以集成式真空发生器为核心的真空吸盘装置，提高了果实吸附和采摘的成功率，减轻了吸附过程中对果实的损伤。
未来展望
经过50多年的发展，农林业采收机器人的研究已经取得了长足的进步，无论是机型种类，还是在关键技术方面，无论是国内，还是国外，农林业采收机器人的研究和开发都方兴未艾。
在日本、美国和西班牙等农林业机器人发达国家，采收机器人研究开发较早，开发的机型较多，但是，大多数仍未达到产业化水平。
国内研究开发较晚，但是，在国家和相关地方政府和科技部门的大力支持下，在采收机器人的研发方面做了大量有益的研发工作，取得了一定的研究成果，距离产业化还有一定的差距。未来国内外的学者仍将致力于农林业采收机器人的实用化和产业化研究。