机器人采收是农林业现代化的关键技术之一。基于采收机器人采收对象进行分类，主要类型有苹果采收机器人、草莓采收机器人、番茄采收机器人、黄瓜采收机器人和林业采收机器人等。

1.智能化的果实识别和定位：开发智能化的图像处理算法、采用主动光源、采用多传感器信息融合提高采摘机器人的感知功能。开发新型传感器或按照一定融合策略构造传感器阵列，以弥补单个缺陷，以及提出新的融合方法来提高传感器的灵敏度和反应度以完善探测结果。

2.机械本体的优化设计：在满足机器人性能的前提下，针对采摘作业对象的特点，设计简单、紧凑、轻巧、采摘无损高效的机械手，是必须解决的问题。目前，在果蔬机械采摘过程中，迫切要求农业机器人能实现一些果蔬抓持和操作的稳定性，具有力闭环控制的抓取手或采摘机构将成为解决问题的途径。

3.路径规划和运动控制技术：为了灵活地接近果实，提高其采摘的效率，收获机器人往往存在冗余自由度，这对机器人的轨迹规划、运动控制、避障行走等方面都提出了更复杂、更严格的要求。因此，必须研究开发出自适应性强和路径算法最优的智能化机器人。

目前农林业采收机器人的研究仍存在一些问题亟待解决。

（1）末端执行器。机器人采收作物的收获率、作物的完整程度以及采收完成后对原植株的损坏程度也是制约农林业采收机器人投入实际生产的重要原因。采收机器人的采收过程需要仿照人工作业，但是机械采摘末端执行器的设计限制了采收机器人在复杂环境下采收的成功率和采收下的作物的完好程度。

同时农林业采收机器人的采收要尽量避免采收过程中对农作物植株的损伤，破坏性的采收是不可取的。因此，采收机器人末端执行器的设计既要考虑到末端执行器在枝叶间运动的灵活性，又要考虑采摘手爪对果蔬进行采收作业时接触力的大小、摘取的方式，以保证果蔬的完好。

（2）图像识别技术。目前对于采收作物的图像识别技术已有了较多的研究，但是面对自然环境下生长的农作物，光照、枝叶遮挡和果实熟度等都是采收机器人工作时需要考虑的干扰因素，因此采收机器人对于成熟作物的识别率与识别速度始终难以达到较高的水平，这也导致机器人难以投入实际的农林业生产。

采收机器人准确识别成熟作物的速度与精度是提升机器人作业效率的关键。利用高效的算法和先进的传感器，将数据采集设备与视觉系统结合，提高视觉系统对信息的处理速度，同时利用机器学习和深度学习等技术不断提高对成熟果实作物的识别精度将会成为未来图像识别技术的发展方向。

（3）导航定位技术。随着精准农业、设施农业的发展，高架栽培、温室栽培等新型栽培方式将逐渐取代传统的露天种植。而采收机器人在垄间的路径规划与障碍规避速度会对采收机器人的作业速度产生极大影响。采用人工神经元网络技术，结合机器学习等方法提高机器人对复杂环境的识别和处理能力将是未来导航定位技术发展的关键。

（4）柔性结构。目前，农林业采收机器人基本都是针对特殊作物研究制造的特型机器人，泛用性差。采收机器人的设计和制造不应只满足于单种类的作物，应该提高机器人的泛用性，通过更换末端执行器和控制程序能够完成多种类型的作物收获作业，甚至是将播种、施肥和喷药等多种农林业生产作业集成到一台机器人上。

（5）机器人本体设计。目前，农林业采收机器人由于所需的传感器、图像采集设备等仪器以及本体造价等原因导致其成本高昂。因此，对采收机器人结构的简化既能有效降低其生产成本，又能提高机器人在复杂环境下工作灵巧性。同时简化操作能让农林业采收机器人能够更快地在农林业生产中得到普及。