模塊化電池組便于更換，延長連續作業時間。智能采摘機器人的模塊化電池組采用標準化接口設計，每個電池模塊重量約為 5 公斤，單人即可輕松拆卸和安裝。當機器人電量不足時，操作人員可快速將耗盡電量的電池模塊取下，換上充滿電的模塊，整個更換過程需 3 - 5 分鐘。這種設計打破了傳統一體式電池需長時間充電的限制，使機器人能夠迅速恢復作業能力。在浙江的草莓種植園中，通過配置多個備用電池模塊，機器人可實現全天不間斷作業。此外，模塊化電池組還支持梯次利用，當電池容量下降到一定程度后，可將其用于對電量需求較低的果園監測設備，實現資源的化利用。據統計，采用模塊化電池組后，機器人的連續作業時間延長了 2 - 3 倍，提高了果園的采摘效率和生產效益。搭載視覺、激光傳感器，熙岳智能的采摘機器人可完成路徑規劃和導航任務。上海自制智能采摘機器人

智能采摘機器人可在陡坡、梯田等復雜地形作業。針對復雜地形，機器人采用履帶式底盤與自適應懸架系統相結合的設計。履帶表面的防滑齒紋與梯田臺階緊密咬合，配合主動懸掛系統實時調節底盤高度和傾斜角度，確保機器人在 45° 陡坡上仍能平穩作業。在云南的咖啡種植梯田中，機器人通過激光雷達掃描地形，自動生成貼合梯田輪廓的螺旋式作業路徑，避免垂直上下帶來的安全隱患。機械臂配備的萬向節結構使其在傾斜狀態下仍能保持水平采摘，確保果實抓取穩定。同時，機器人具備防側翻預警功能，當檢測到車身傾斜超過安全閾值時，會自動啟動制動系統并發出警報。這種專為復雜地形優化的設計，使智能采摘機器人突破地形限制，將高效作業覆蓋至傳統設備難以到達的區域，助力山地果園實現機械化生產。江西果實智能采摘機器人按需定制機器人的果實采收功能突出，這是熙岳智能技術優勢的有力證明。

采用輕量化材質，降低機器人自身重量便于移動。智能采摘機器人的機身框架采用航空級碳纖維復合材料，密度為鋼的 1/4，但強度卻達到鋼材的 10 倍以上，相比傳統金屬材質減重 60%。機械臂關節部件使用鎂鋁合金，在保證結構剛性的同時大幅減輕重量。這種輕量化設計使機器人整機重量控制在 200 公斤以內，配合高扭矩輪式驅動系統，即使在松軟的果園泥土地面也能輕松移動。在丘陵地區的果園中，輕量化機器人可在坡度 30° 的地形上穩定爬坡，而傳統重型設備則需額外輔助設施。此外，重量的降低使機器人能耗進一步減少，相同電量下的移動距離增加 30%，有效提升了設備在大面積果園中的作業覆蓋范圍。

可根據果實生長高度自動調節機械臂升降。智能采摘機器人的機械臂升降系統集成了激光測距傳感器、傾角傳感器和伺服電機驅動裝置。激光測距傳感器實時掃描果實與機械臂末端的垂直距離，當檢測到果實生長位置變化時，將數據傳輸至控制系統。控制系統結合預先設定的果實高度范圍，通過伺服電機精確調節機械臂各關節的角度，實現機械臂的自動升降。在柑橘園中，不同樹齡的柑橘樹果實生長高度差異較大，從 1 米到 3 米不等，機器人可在 0.5 秒內完成機械臂高度的調整，確保末端執行器始終處于采摘位置。此外，該系統還具備防碰撞功能，當機械臂在升降過程中檢測到障礙物時，會立即停止運動并重新規劃路徑，避免損壞機械臂和果實。通過自動調節機械臂升降，智能采摘機器人能夠適應不同高度的果實采摘需求，提高作業的靈活性和效率。熙岳智能研發團隊不斷優化機器人算法，讓采摘機器人的決策更加智能。

智能采摘機器人的出現緩解了農業勞動力短缺問題。隨著城鎮化進程加快，農村青壯年勞動力大量涌入城市，農業勞動力短缺問題日益嚴峻，尤其在果實采摘高峰期，用工難、用工貴成為困擾果園經營者的難題。智能采摘機器人的誕生為這一困境提供了有效解決方案。一臺智能采摘機器人每小時的作業量相當于 5 - 8 名人工，且可 24 小時不間斷工作。在新疆的棉花采摘季，以往需要數千名拾花工耗時數月完成的采摘任務，如今通過智能采摘機器人組成的作業團隊，可在數周內高效完成。此外，機器人操作簡單，經過短期培訓的普通工人即可進行管理和維護，無需依賴專業的采摘技能。智能采摘機器人不填補了勞動力缺口，還降低了果園對季節性勞動力的依賴，保障了農業生產的穩定性和可持續性，推動農業向現代化、智能化方向發展。熙岳智能為采摘機器人配備柔性采摘手，通過自適應控制完成果蔬采摘位置抓取，且不傷果。番茄智能采摘機器人服務價格

機器人可根據所處環境及時調整行走策略，實現自主避障，這離不開熙岳智能的技術支持。上海自制智能采摘機器人

基于深度學習技術，機器人可不斷優化采摘效率。深度學習技術為智能采摘機器人的性能提升提供了強大動力。機器人在采摘作業過程中，會不斷收集各種數據，包括采摘環境信息、果實特征數據、自身操作動作和相應的采摘結果等。這些海量的數據被傳輸至機器人的深度學習模型中，模型通過復雜的神經網絡結構對數據進行分析和學習。在學習過程中，模型會不斷調整內部參數，尋找的決策策略和操作模式，以提高采摘的準確性和效率。例如，通過對大量采摘數據的學習，模型可以發現不同光照條件下果實識別的參數，或者找到在特定地形下機械臂運動的快捷路徑。隨著作業時間的增加和數據積累的增多，深度學習模型會不斷進化和優化，使機器人的采摘效率逐步提升，作業表現越來越出色。這種基于深度學習的自我優化能力，讓智能采摘機器人能夠不斷適應變化的作業環境，持續保持高效的工作狀態。上海自制智能采摘機器人