可同時控制多臺機器人協同完成大規模采摘任務。智能采摘機器人的協同作業系統基于先進的物聯網和分布式控制技術構建。果園管理者通過控制平臺，能夠對數十臺甚至上百臺機器人進行統一調度和管理。平臺利用智能算法，根據果園地形、果樹分布、果實成熟度等信息，為每臺機器人分配的采摘區域和任務路線。在作業過程中，機器人之間通過無線通信技術實時交互信息，自動避讓彼此，避免作業。例如，當一臺機器人完成當前區域采摘任務后，會自動向平臺發送信號，平臺隨即為其分配新的任務區域，并協調周邊機器人調整路線，實現無縫銜接。在萬畝規模的蘋果種植基地，通過 50 臺智能采摘機器人協同作業，每天可完成近千畝果園的采摘工作，相比單臺機器人作業效率提升了 5 倍以上，極大地提高了大規模果園的采摘效率，滿足果實集中成熟時的高效采收需求 。熙岳智能憑借深厚的技術積累，致力于打造高效實用的智能采摘機器人。浙江一種智能采摘機器人供應商

自動記錄每顆果實的采摘時間和位置信息。機器人在采摘過程中，通過 GPS 定位系統與高精度慣性導航模塊，實時記錄果實的地理坐標，定位精度可達亞米級。同時，內置的電子時鐘模塊精確記錄每顆果實的采摘時間，形成包含經緯度、時間戳、果實 ID 等信息的數據標簽。這些數據同步上傳至云端數據庫，管理者可通過果園地圖實時查看果實采摘進度，追溯每顆果實的生長源頭。在水果銷售中，消費者掃描果實包裝上的二維碼，即可獲取其采摘時間、生長位置等詳細信息，實現從果園到餐桌的全程溯源。在山東大櫻桃出口貿易中，通過果實溯源數據，產品順利通過歐盟嚴苛的質量監管標準，使出口單價提升 20%，增強了農產品的市場競爭力。天津智能智能采摘機器人產品介紹搭載視覺、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。

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。

機械手指采用仿生材料，抓取果實穩定且不傷表皮。智能采摘機器人的機械手指采用了模仿生物組織特性的仿生材料，這種材料具有獨特的物理和力學性能。它既具備一定的柔韌性和彈性，能夠緊密貼合果實的表面，提供穩定的抓取力；又具有良好的耐磨性和低摩擦系數，避免在抓取過程中對果實表皮造成劃傷或磨損。仿生材料內部還嵌入了微型壓力傳感器，這些傳感器能夠實時感知機械手指與果實之間的接觸壓力，并將數據反饋給控制系統。控制系統根據果實的種類、大小和成熟度，精確調節機械手指的抓取力度。對于表皮嬌嫩的櫻桃，機械手指會以極輕微的力度包裹抓取；而對于相對堅硬的椰子，抓取力度則會適當增強。通過仿生材料和智能控制系統的結合，機械手指在保證抓取穩定的同時，限度地保護了果實的完整性，有效提升了采摘果實的品質。其智能采摘機器人的應用，有效緩解了農業勞動力短缺的問題。

智能采摘機器人通過機器學習適應不同果園的布局。機器人內置強化學習算法，在進入新果園作業時，首先通過激光雷達與視覺攝像頭構建果園三維地圖，識別果樹行列間距、地形起伏等特征。在采摘過程中，機器人不斷嘗試不同的路徑規劃與采摘策略，并根據實際作業效率、果實損傷率等反饋數據優化決策模型。例如在云南梯田式果園中，機器人經過 3 至 5 次作業循環，就能自主規劃出適合階梯地形的 Z 字形采摘路線，避免重復爬坡耗能。系統還支持多果園數據共享，當在相似布局的果園作業時，機器人可直接調用已有經驗模型，快速進入高效作業狀態。隨著作業數據的持續積累，機器人對復雜果園環境的適應能力不斷增強，逐步實現全場景智能作業。熙岳智能為應對不同農田環境，為采摘機器人設計了多種行走底盤可供選擇。河南智能智能采摘機器人案例

輕巧型 7 自由度機械臂，由熙岳智能設計，輕松完成路徑規劃、采摘和放籃等多個任務。浙江一種智能采摘機器人供應商

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。浙江一種智能采摘機器人供應商