1. 核心技术发展
视觉识别系统：研究采用改进的YOLOv3学习网络，在密集苹果条件下F1值比YOLOv2提高4.45个百分点，检测速度达60帧/秒，mAP为87.71%。华南农业大学开发的荔枝采摘机器人通过视觉传感器实现果实定位，配合北斗导航系统完成运输，采摘效率达60颗/分钟。
混合监督学习算法：中国热带农业科学院开发的菠萝识别模型（MIset网络）将损伤率降至3%以下，模型大小仅26.5MB，识别速度超50帧/秒。
空间定位技术：葡萄采摘采用双目立体视觉定位果梗切割点，Z轴误差12mm，算法耗时0.7秒内；苹果采摘通过图像梯度场分析实现圆心定位，解决遮挡问题。
2. 典型机器人系统
番茄采摘机器人：采用四轮独立驱动底盘和伸缩式机械臂，自主研发卷积神经网络模型，采摘成功率86.67%，平均耗时32.46秒。
人形采摘机器人：伟景智能开发的全球首款人形机器人配备线激光双目视觉，支持24小时连续作业，显著降低果蔬损伤。
荔枝全流程自动化：集成采摘机器人、巡检无人机和无人运输车，结合智能温控技术使保鲜期延长至28天（冷链）。
3. 现存挑战与优化方向
环境适应性：复杂光照和果实遮挡仍是主要难点，需提升算法鲁棒性。
机械臂设计：六自由度机械臂可提高避障能力，但成本较高；番茄采摘采用伸缩结构降低成本。
经济效益：现有系统多处于实验阶段，需进一步降低硬件成本（如用STM32单片机替代工业控制器）。
4. 未来趋势
多模态感知：结合RGB-D相机与激光雷达提升定位精度。
轻量化模型：如MAISNET网络在保持精度的同时压缩模型体积。
集群协作：无人机与地面机器人协同作业的果园管理系统。
相关论文可参考《Engineering Applications of Artificial Intelligence》发表的菠萝识别算法研究，或《Computers and Electronics in Agriculture》关于苹果采摘路径优化的论文。
