水果采摘机器人对减轻果农劳动强度,保证果实及时采收,保证果品质量,提高我国果园自动化作业水平等方面具有非常重要的意义。本研究在国家“863计划一移动式果树采摘机器人关键技术研究”项目资助下,综合运用机械电子、图像处理、数据通信、计算机网络及智能控制等技术对智能移动式水果采摘机器人的关键技术进行了研究。主要研究内容及研究成果总结如下：(1)在对标准矮化苹果果园进行实地调研的基础上,确定了采摘机器人基本设计参数。通过对现有四轮电动车底盘和履带底盘的分析比较,发现现有底盘很难满足设计要求。为此,自主设计了适用于果园作业的轻型履带式智能移动平台,并在智能移动平台上集成了采摘机械臂及其控制系统、末端执行器及其控制系统、智能移动平台驱动控制系统、DGPS、双目摄像机等设备,并以工业PC为主控制器构建了整个采摘机器人的运动控制系统。最终独立完成了水果采摘机器人样机的自主研制。(2)搭建了水果采摘机器人的视觉系统,开发了果实识别和定位的图像处理软件。在RGB、归一化rgb、HIS、Lab、YIQ和Ⅰ1Ⅰ2Ⅰ3颜色空间下对多幅苹果、树叶、树枝的图像进行分析,通过比较多种色差模型的灰度图像,找出果实与枝叶图像差异较为明显的色差模型,并对可用色差模型的灰度图像进行了图像处理的实时性和实际分割效果的对比分析,结果表明,利用RGB颜色空间中的R-G色差分量并采用自适应阈值分割算法能获得理想的分割效果。最后对分割后的图像采用圆形Hough变换与质心标记相结合的方法检测果实中心点坐标,试验表明该方法的果实识别率比单用圆形Hough变换的果实识别率能够提高8.5%。(3)提取了视觉导航和DGPS导航的控制参数,开发了基于机器视觉和DGPS的智能移动平台导航控制系统。在进行视觉导航参数提取时,采用直线Hough变换与最小二乘法相结合的方法检测导航路径,该方法能够融合Hough变换检测出的直线附近的近距离点集来拟合导航路径,试验表明该方法比单用Hough变换检测导航路径的误检率降低约30%。(4)对采摘机械臂和智能移动平台进行了运动学分析和求解,提出了基于“最短行程”和“最低能耗”为准则的采摘机械臂最优逆解求取算法。另外,还对采摘机械臂和智能移动平台的轨迹规划进行了研究。(5)搭建了水果采摘机器人远程视频监控系统。远程视频监控系统主要功能有以下几个方面：第一,能够实时观测到采摘机器人果园现场作业状况和周围工作环境；第二,当采摘机器人遇到突发状况时监控者可通过远程监控客户端向采摘机器人发出远程控制指令来实时控制各个运动模块动作,以保证采摘机器人作业的安全性；第三,采摘机器人能够对其自身周围环境进行监测,一旦有人或者障碍物接近机器人,采摘机器人主控制器便会在现场和向远程监控客户端同时发出警报。(6)通过校内试验和果园综合试验对采摘机器人的作业性能进行了验证。试验表明：采摘机器人能够实现智能移动平台导航、采摘机械臂运动、末端执行器果实抓取及水果自动装箱等关键动作的智能协调控制,各种算法的实时性和鲁棒性能够满足采摘机器人的作业需要。