随着中国农业技术的蓬勃发展,农业生产增大的需求与劳动力不足之间形成了主要矛盾。机器人技术运用于现代农业生产中,来提高传统手工农业的效益和品质,已是农业自动化发展的主要方向。由于花椒所生长的特殊环境和花椒树自身的特点致使花椒的采摘十分困难,为代替传统人工采摘,研究一种可以提高采摘效率,降低劳动成本且减少果实损伤率的花椒采摘机器人已成为花椒产业发展的当务之急,具有十分重要的意义。本文在课题组花椒采摘机器人总体及机械本体设计的基础上,进行花椒采摘机器人控制系统的设计研究。（1）在已设计的花椒采摘机器人的结构参数基础上,采用标准D-H参数法建立机器人坐标系,并使用软件辨识法求得机器人各连杆的惯性参数,采用拉格朗日法建立花椒采摘机器人的动力学方程。（2）针对机器人机械臂末端产生抖动问题,建立了花椒采摘机器人机械臂刚柔耦合的动力学模型,利用Adams软件,仿真验证花椒采摘机器人刚柔耦合多体动力学模型的正确性,并分析末端出现抖动的原因。（3）对花椒采摘机器人在采摘作业时末端发生抖动的抑制问题进行研究,基于动力学模型设计在线重力补偿PD控制的控制律,在传统独立PD控制的基础上,找到合适的Kp与Kd参数值,加入重力项补偿函数使机械臂末端在运动后能保持原有理想轨迹,使得机械臂末端抖动得到抑制;通过Adams与Matlab联合仿真对其性能进行仿真,验证在加入合适的参数值与重力项补偿后的在线重力补偿的PD控制对末端抖动抑制的有效性。（4）设计一种基于模糊RBF（Radial Basis Function,径向基函数）神经网络的自适应控制算法,利用模糊RBF神经网络的自适应、自学习能力,对花椒采摘机器人加入摩擦和重力项的非线性函数进行逼近,利用Lyapunov稳定性理论验证所提出控制算法的稳定性,采用Matlab软件平台,对花椒采摘机器人的关节耦合控制性能进行仿真分析,并与传统模糊控制和经典RBF神经网络两种控制算法相比较,结果表明本文所设计的控制算法具有较好的轨迹跟踪控制效果和逼近精度。（5）采用分布式控制结构,选择STM32嵌入式处理器,设计通过上位机与下位机联合控制的花椒采摘机器人控制系统;基于Labview设计控制系统人机交互界面,实现花椒采摘机器人的自动控制与人机交互能力。（6）通过控制系统的软硬件设计研究分析,对机器人控制器等硬件进行选型,设计包括人机交互界面、控制算法及底层驱动程序等软件系统,完成花椒采摘机器人控制系统硬件搭建与软件设计。（7）搭建实验平台对花椒采摘机器人控制系统的实现进行实验研究。实验测试表明,本文设计的控制系统满足花椒采摘机器人控制的要求,控制性能良好,为花椒采摘机器人的研发奠定了控制系统的基础。