这就决定了其自身不菲的价格难于在当前打开格局。

制约农业采摘机器人发展的因素则是多方面的，关键的难点在于采摘机器人的发展是直接套用了工业机器人的模式，而采摘机器人和工业机器人面对的作业对象和环境存在着巨大的区别：（1）对象的多态性：受生物多样性的影响，农产品果蔬个体之间千差万别，和规格化的工业产品具有明显的作业差异。（2）环境的结构化程度：工业机器人一般工作在结构化、可控的环境中，而采摘机器人虽然在设施农业中有一定的结构化环境，但是相对而言仍是比较多样、复杂的环境，比如作业果实对象被作物枝叶的遮挡，环境光照条件不稳定对机器人感知系统的影响等等。（3）末端执行器：果蔬和工业零件相比，对机器人末端执行器最大的挑战是从原来的“刚性”末端执行器变为“柔性”末端执行器。要求末端执行器能对不同位姿的果蔬实施采摘，同时不对果蔬自身和作物主体造成损伤。

针对以上问题，近年来设施农业采摘机器人的发展除了整机的研制外，某些关键技术更是亟待解决，也是将来重点研究的方向。

智能化的果蔬识别定位方法

在非结构环境下对果蔬目标进行准确的识别定位是采摘机器人的关键难题和基础，这包含硬件系统和软件的图像、信息处理方法。目前，识别定位方法除了机器视觉之外，还应用到激光和超声等技术手段。机器视觉从简单的单目相机到双目立体视觉，从固定式视觉系统到移动式视觉系统，从被动式视觉系统到主动式视觉系统都得到广泛的研究。如图7为单目视觉与激光测距方式相结合的识别定位系统；另外还有局部视觉和超声传感相结合的识别定位系统。

采摘机械臂与柔性采摘灵巧手

长期以来，采摘机器人多采用传统的小型工业机械臂，但直接采用工业机械臂经常面临的是小型化、轻量化和大作业范围矛盾的尴尬。因此，未来的农业采摘机器人的发展需要有专门化的轻型采摘机械臂。末端执行器上更是面临更多的挑战，大部分的成熟果蔬很容易造成机械损伤，而且不同的果蔬有不同的大小、形状、硬度和抓持位置，几