日光溫室番茄采摘機器人設(shè)計與試驗一、本文概述Overviewofthisarticle隨著農(nóng)業(yè)科技的不斷進步和勞動力成本的逐漸上升，自動化和智能化的農(nóng)業(yè)機械設(shè)備已成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要方向。其中，日光溫室番茄采摘機器人作為智能農(nóng)業(yè)的重要組成部分，其研發(fā)與應(yīng)用對于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率、降低人工成本以及保障食品安全具有重要意義。本文旨在探討日光溫室番茄采摘機器人的設(shè)計與試驗，以期為相關(guān)領(lǐng)域的研究與應(yīng)用提供有益的參考。Withthecontinuousprogressofagriculturaltechnologyandthegradualincreaseinlaborcosts,automatedandintelligentagriculturalmachineryandequipmenthavebecomeanimportantdirectionforthedevelopmentofmodernagriculture.Amongthem,thetomatoharvestingrobotinthesunlightgreenhouseisanimportantcomponentofintelligentagriculture,anditsresearchandapplicationareofgreatsignificanceforimprovingagriculturalproductionefficiency,reducinglaborcosts,andensuringfoodsafety.Thisarticleaimstoexplorethedesignandexperimentationoftomatoharvestingrobotsinsolargreenhouses,inordertoprovideusefulreferencesforresearchandapplicationinrelatedfields.本文首先介紹了日光溫室番茄采摘機器人的研究背景和意義，闡述了國內(nèi)外在該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。在此基礎(chǔ)上，詳細(xì)描述了采摘機器人的系統(tǒng)設(shè)計，包括機械結(jié)構(gòu)設(shè)計、控制系統(tǒng)設(shè)計以及傳感器選擇等方面。本文還介紹了采摘機器人的試驗方法和結(jié)果，通過實地試驗驗證了采摘機器人的可行性和有效性。Thisarticlefirstintroducestheresearchbackgroundandsignificanceoftomatoharvestingrobotsinsolargreenhouses,andelaboratesonthecurrentresearchstatusanddevelopmenttrendsinthisfieldbothdomesticallyandinternationally.Onthisbasis,thesystemdesignoftheharvestingrobotwasdescribedindetail,includingmechanicalstructuredesign,controlsystemdesign,andsensorselection.Thisarticlealsointroducestheexperimentalmethodsandresultsofharvestingrobots,andverifiesthefeasibilityandeffectivenessofharvestingrobotsthroughfieldexperiments.通過本文的研究，旨在為農(nóng)業(yè)機器人領(lǐng)域的學(xué)者和從業(yè)者提供日光溫室番茄采摘機器人的設(shè)計與試驗方面的理論知識和實踐經(jīng)驗，推動智能農(nóng)業(yè)的發(fā)展和應(yīng)用。也希望本文的研究能夠為相關(guān)領(lǐng)域的進一步研究提供有益的啟示和借鑒。Throughtheresearchinthisarticle,theaimistoprovidetheoreticalknowledgeandpracticalexperienceinthedesignandexperimentationoftomatoharvestingrobotsinsolargreenhousesforscholarsandpractitionersinthefieldofagriculturalrobotics,andtopromotethedevelopmentandapplicationofintelligentagriculture.Ialsohopethatthisstudycanprovideusefulinsightsandreferencesforfurtherresearchinrelatedfields.二、機器人結(jié)構(gòu)設(shè)計Robotstructuredesign在日光溫室番茄采摘機器人的設(shè)計中，機器人結(jié)構(gòu)的設(shè)計至關(guān)重要?？紤]到溫室內(nèi)的空間限制、作業(yè)環(huán)境以及番茄的生長特性，我們設(shè)計了一種靈活且高效的采摘機器人結(jié)構(gòu)。Thedesignoftherobotstructureiscrucialinthedesignoftomatoharvestingrobotsinsolargreenhouses.Consideringthespacelimitationsinthegreenhouse,theworkingenvironment,andthegrowthcharacteristicsoftomatoes,wehavedesignedaflexibleandefficientharvestingrobotstructure.機械臂設(shè)計：機械臂是采摘機器人的核心部分，負(fù)責(zé)執(zhí)行采摘動作。我們采用了四關(guān)節(jié)串聯(lián)型機械臂，其結(jié)構(gòu)緊湊、靈活性高，能夠適應(yīng)不同生長階段的番茄采摘。機械臂的末端執(zhí)行器設(shè)計有專門的夾持裝置，可以根據(jù)番茄的大小和形狀進行自適應(yīng)夾持，確保采摘過程中的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。Mechanicalarmdesign:Themechanicalarmisthecorepartofthepickingrobot,responsibleforexecutingpickingactions.Wehaveadoptedafourjointseriesconnectedroboticarm,whichhasacompactstructureandhighflexibility,andcanadapttotomatoharvestingatdifferentgrowthstages.Theendeffectoroftheroboticarmisdesignedwithaspecializedclampingdevicethatcanadaptivelyclamptomatoesaccordingtotheirsizeandshape,ensuringstabilityandaccuracyduringthepickingprocess.移動平臺設(shè)計：為了滿足溫室內(nèi)的移動需求，我們設(shè)計了一種基于輪式驅(qū)動的移動平臺。該平臺具有良好的穩(wěn)定性和越障能力，可以在不平整的地面和行間障礙物上穩(wěn)定行駛。同時，移動平臺還配備了精確的導(dǎo)航和定位系統(tǒng)，確保機器人能夠準(zhǔn)確地到達指定的采摘位置。Mobileplatformdesign:Inordertomeetthemobileneedsinsidethegreenhouse,wehavedesignedamobileplatformbasedonwheeldrive.Thisplatformhasgoodstabilityandobstaclecrossingability,andcandrivesteadilyonunevengroundandobstaclesbetweenrows.Atthesametime,themobileplatformisalsoequippedwithprecisenavigationandpositioningsystems,ensuringthattherobotcanaccuratelyreachthedesignatedpickinglocation.視覺系統(tǒng)設(shè)計：為了實現(xiàn)自動化采摘，我們?yōu)闄C器人配備了高分辨率的攝像頭和圖像處理系統(tǒng)。攝像頭安裝在機械臂的末端，可以實時拍攝番茄的圖像，并通過圖像處理系統(tǒng)識別出番茄的位置和成熟度。該系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確識別不同顏色、大小和形狀的番茄，為機械臂提供精確的采摘目標(biāo)。Visualsystemdesign:Inordertoachieveautomatedharvesting,wehaveequippedtherobotwithhigh-resolutioncamerasandimageprocessingsystems.Thecameraisinstalledattheendoftheroboticarm,whichcancapturereal-timeimagesoftomatoesandrecognizetheirpositionandmaturitythroughanimageprocessingsystem.Thesystemcanaccuratelyidentifytomatoesofdifferentcolors,sizes,andshapes,providingprecisepickingtargetsfortheroboticarm.控制系統(tǒng)設(shè)計：機器人的控制系統(tǒng)是整個采摘過程的核心。我們采用了基于微處理器的控制系統(tǒng)，具有強大的數(shù)據(jù)處理和運算能力?？刂葡到y(tǒng)負(fù)責(zé)接收視覺系統(tǒng)的識別結(jié)果，并根據(jù)識別結(jié)果規(guī)劃出最佳的采摘路徑和動作。同時，控制系統(tǒng)還具備實時監(jiān)控和故障自診斷功能，確保機器人的穩(wěn)定運行和采摘效率。Controlsystemdesign:Thecontrolsystemoftherobotisthecoreoftheentireharvestingprocess.Wehaveadoptedamicroprocessorbasedcontrolsystemwithpowerfuldataprocessingandcomputingcapabilities.Thecontrolsystemisresponsibleforreceivingrecognitionresultsfromthevisualsystemandplanningtheoptimalpickingpathandactionbasedontherecognitionresults.Atthesametime,thecontrolsystemalsohasreal-timemonitoringandfaultselfdiagnosisfunctions,ensuringthestableoperationandharvestingefficiencyoftherobot.我們設(shè)計的日光溫室番茄采摘機器人具有高效、靈活、自適應(yīng)等特點。通過優(yōu)化機械臂、移動平臺、視覺系統(tǒng)和控制系統(tǒng)的設(shè)計，我們實現(xiàn)了對番茄的高效、精準(zhǔn)采摘。這不僅提高了采摘效率和質(zhì)量，還降低了勞動強度和成本，為日光溫室番茄的自動化采摘提供了新的解決方案。Thetomatoharvestingrobotwedesignedforthegreenhousehasthecharacteristicsofhighefficiency,flexibility,andadaptability.Byoptimizingthedesignofroboticarms,mobileplatforms,visualsystems,andcontrolsystems,wehaveachievedefficientandaccuratetomatoharvesting.Thisnotonlyimprovespickingefficiencyandquality,butalsoreduceslaborintensityandcosts,providinganewsolutionforautomatedtomatopickinginsolargreenhouses.三、控制系統(tǒng)設(shè)計Controlsystemdesign控制系統(tǒng)是日光溫室番茄采摘機器人的核心部分，其設(shè)計的好壞直接影響到機器人的采摘效率和準(zhǔn)確性。本文所設(shè)計的采摘機器人控制系統(tǒng)主要由傳感器數(shù)據(jù)處理模塊、決策規(guī)劃模塊、運動控制模塊和人機交互模塊組成。Thecontrolsystemisthecorepartofthetomatopickingrobotinthesunlightgreenhouse,anditsdesigndirectlyaffectstheefficiencyandaccuracyoftherobot'spicking.Theharvestingrobotcontrolsystemdesignedinthisarticlemainlyconsistsofsensordataprocessingmodule,decisionplanningmodule,motioncontrolmodule,andhuman-machineinteractionmodule.傳感器數(shù)據(jù)處理模塊：此模塊主要負(fù)責(zé)接收并處理來自各種傳感器（如視覺傳感器、深度傳感器等）的數(shù)據(jù)。通過圖像處理和識別算法，系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地識別出番茄的位置、大小和成熟度等信息。傳感器數(shù)據(jù)還可以為機器人提供環(huán)境信息，如光照強度、溫度、濕度等，以便機器人做出適應(yīng)性調(diào)整。Sensordataprocessingmodule:Thismoduleismainlyresponsibleforreceivingandprocessingdatafromvarioussensors(suchasvisualsensors,depthsensors,etc.).Throughimageprocessingandrecognitionalgorithms,thesystemcanaccuratelyidentifyinformationsuchastheposition,size,andmaturityoftomatoes.Sensordatacanalsoprovideenvironmentalinformationforrobots,suchaslightintensity,temperature,humidity,etc.,inorderforrobotstomakeadaptiveadjustments.決策規(guī)劃模塊：在獲取了傳感器數(shù)據(jù)后，決策規(guī)劃模塊會根據(jù)當(dāng)前的環(huán)境信息和采摘任務(wù)，規(guī)劃出最佳的采摘路徑和采摘策略。這涉及到對機器人運動軌跡的規(guī)劃、對采摘順序的優(yōu)化以及對采摘力度的控制等多個方面。決策規(guī)劃模塊還需要考慮如何最大程度地減少機器人的能耗和提高采摘效率。Decisionplanningmodule:Afterobtainingsensordata,thedecisionplanningmodulewillplantheoptimalharvestingpathandstrategybasedonthecurrentenvironmentalinformationandharvestingtasks.Thisinvolvesmultipleaspectssuchasplanningtherobot'smotiontrajectory,optimizingthepickingsequence,andcontrollingthepickingforce.Thedecisionplanningmodulealsoneedstoconsiderhowtominimizerobotenergyconsumptionandimproveharvestingefficiencytothegreatestextentpossible.運動控制模塊：運動控制模塊負(fù)責(zé)將決策規(guī)劃模塊的輸出轉(zhuǎn)化為機器人的實際動作。這涉及到對機器人各個關(guān)節(jié)和驅(qū)動器的精確控制，以確保機器人能夠按照規(guī)劃出的路徑和策略進行采摘。為了實現(xiàn)這一點，我們采用了先進的運動控制算法，如逆運動學(xué)算法和軌跡插補算法等。同時，我們還對機器人的運動進行了動力學(xué)建模和仿真，以確保機器人在實際采摘過程中的穩(wěn)定性和安全性。Motioncontrolmodule:Themotioncontrolmoduleisresponsibleforconvertingtheoutputofthedecisionplanningmoduleintotheactualactionsoftherobot.Thisinvolvesprecisecontroloftherobot'sjointsandactuatorstoensurethattherobotcanharvestaccordingtotheplannedpathandstrategy.Toachievethis,wehaveadoptedadvancedmotioncontrolalgorithmssuchasinversekinematicsandtrajectoryinterpolationalgorithms.Atthesametime,wealsoconducteddynamicmodelingandsimulationoftherobot'smotiontoensureitsstabilityandsafetyduringtheactualharvestingprocess.人機交互模塊：為了方便用戶對采摘機器人進行操作和監(jiān)控，我們還設(shè)計了一個人機交互界面。通過這個界面，用戶可以輸入采摘任務(wù)、查看采摘進度、調(diào)整采摘參數(shù)等。同時，界面還會實時顯示機器人的工作狀態(tài)和環(huán)境信息，以便用戶隨時了解機器人的運行情況。Humanmachineinteractionmodule:Inordertofacilitateuserstooperateandmonitortheharvestingrobot,wehavealsodesignedahuman-machineinteractioninterface.Throughthisinterface,userscaninputpickingtasks,viewpickingprogress,adjustpickingparameters,andmore.Atthesametime,theinterfacewillalsodisplaytheworkingstatusandenvironmentalinformationoftherobotinreal-time,sothatuserscanunderstandtheoperationoftherobotatanytime.本文所設(shè)計的日光溫室番茄采摘機器人控制系統(tǒng)具有高度的自動化和智能化特點。通過各個模塊的協(xié)同工作，機器人能夠準(zhǔn)確地識別并采摘番茄，同時還能夠適應(yīng)不同的環(huán)境條件和采摘需求。這為提高日光溫室番茄的采摘效率和降低人工成本提供了新的解決方案。Thecontrolsystemofthetomatopickingrobotdesignedinthisarticlehashighautomationandintelligencecharacteristics.Throughthecollaborativeworkofvariousmodules,therobotcanaccuratelyidentifyandpicktomatoes,whilealsoadaptingtodifferentenvironmentalconditionsandpickingneeds.Thisprovidesanewsolutionforimprovingtheharvestingefficiencyoftomatoesinsolargreenhousesandreducinglaborcosts.四、視覺識別系統(tǒng)設(shè)計Visualrecognitionsystemdesign視覺識別系統(tǒng)是日光溫室番茄采摘機器人的核心技術(shù)之一，其主要任務(wù)是識別并定位成熟的番茄。在本研究中，我們設(shè)計了一套基于深度學(xué)習(xí)的視覺識別系統(tǒng)，以確保機器人能夠準(zhǔn)確、快速地識別并采摘番茄。Visualrecognitionsystemisoneofthecoretechnologiesoftomatoharvestingrobotsinsolargreenhouses,whosemaintaskistoidentifyandlocatematuretomatoes.Inthisstudy,wedesignedavisualrecognitionsystembasedondeeplearningtoensurethatrobotscanaccuratelyandquicklyrecognizeandpicktomatoes.我們構(gòu)建了一個深度學(xué)習(xí)模型，該模型能夠識別不同顏色、形狀和大小的番茄。我們采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）作為模型的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，并通過遷移學(xué)習(xí)的方法，使用在ImageNet等大型數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型進行初始化，以提高模型的識別性能。Wehaveconstructedadeeplearningmodelthatcanrecognizetomatoesofdifferentcolors,shapes,andsizes.WeadoptedConvolutionalNeuralNetwork(CNN)asthebasicstructureofthemodelandinitializeditusingpretrainedmodelsonlargedatasetssuchasImageNetthroughtransferlearningtoimprovetherecognitionperformanceofthemodel.為了提高識別精度，我們對模型進行了訓(xùn)練和優(yōu)化。我們收集了大量的番茄圖像數(shù)據(jù)，并進行了數(shù)據(jù)增強處理，以增加模型的泛化能力。在訓(xùn)練過程中，我們采用了多種優(yōu)化算法和正則化技術(shù)，如隨機梯度下降（SGD）、動量（Momentum）和Dropout等，以減小模型的過擬合風(fēng)險。Inordertoimproverecognitionaccuracy,wetrainedandoptimizedthemodel.Wecollectedalargeamountoftomatoimagedataandperformeddataaugmentationtoenhancethemodel'sgeneralizationability.Duringthetrainingprocess,weemployedvariousoptimizationalgorithmsandregularizationtechniques,suchasRandomGradientDescent(SGD),Momentum,andDropout,toreducetheriskofoverfittinginthemodel.我們將訓(xùn)練好的模型部署到了采摘機器人的視覺識別系統(tǒng)中。在實際應(yīng)用中，機器人通過搭載在頂部的相機獲取溫室內(nèi)的圖像信息，并將圖像輸入到視覺識別系統(tǒng)中進行處理。系統(tǒng)會對圖像中的每個像素進行分類，識別出屬于番茄的區(qū)域，并計算出每個番茄的位置和大小信息。Wedeployedthetrainedmodeltothevisualrecognitionsystemoftheharvestingrobot.Inpracticalapplications,robotsobtainimageinformationofthegreenhousethroughacameramountedonthetop,andinputtheimageintoavisualrecognitionsystemforprocessing.Thesystemwillclassifyeachpixelintheimage,identifytheareabelongingtothetomato,andcalculatethepositionandsizeinformationofeachtomato.為了驗證視覺識別系統(tǒng)的性能，我們在日光溫室內(nèi)進行了多組實驗。實驗結(jié)果表明，我們的視覺識別系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地識別并定位成熟的番茄，為后續(xù)的采摘操作提供了可靠的基礎(chǔ)。我們也發(fā)現(xiàn)了一些潛在的改進方向，如進一步提高識別精度、優(yōu)化算法效率等，以更好地滿足實際應(yīng)用需求。Toverifytheperformanceofthevisualrecognitionsystem,weconductedmultiplesetsofexperimentsinasolargreenhouse.Theexperimentalresultsshowthatourvisualrecognitionsystemcanaccuratelyidentifyandlocatematuretomatoes,providingareliablefoundationforsubsequentpickingoperations.Wehavealsoidentifiedsomepotentialimprovementdirections,suchasfurtherimprovingrecognitionaccuracy,optimizingalgorithmefficiency,etc.,tobettermeetpracticalapplicationneeds.我們設(shè)計的視覺識別系統(tǒng)是日光溫室番茄采摘機器人的重要組成部分，具有高效、準(zhǔn)確的特點。通過不斷優(yōu)化和完善系統(tǒng)性能，我們相信采摘機器人將在未來的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中發(fā)揮更加重要的作用。Thevisualrecognitionsystemwedesignedisanimportantcomponentofthetomatopickingrobotinthesunlightgreenhouse,withefficientandaccuratecharacteristics.Throughcontinuousoptimizationandimprovementofsystemperformance,webelievethatharvestingrobotswillplayamoreimportantroleinfutureagriculturalproduction.五、試驗方法與結(jié)果Testmethodsandresults為了驗證日光溫室番茄采摘機器人的性能，我們在實際的日光溫室環(huán)境中進行了一系列的試驗。我們選擇了不同成熟度、大小、位置和生長狀態(tài)的番茄作為試驗對象，以測試機器人在不同條件下的采摘效果。我們設(shè)定了多種采摘路徑，包括直線、曲線和不規(guī)則路徑，以測試機器人的路徑規(guī)劃能力和運動穩(wěn)定性。我們還對機器人的視覺識別系統(tǒng)進行了測試，包括在不同光照條件下的識別準(zhǔn)確性和速度。Inordertoverifytheperformanceoftomatoharvestingrobotsinsolargreenhouses,weconductedaseriesofexperimentsinactualsolargreenhouseenvironments.Weselectedtomatoesofdifferentmaturity,size,position,andgrowthstatusastheexperimentalsubjectstotesttheharvestingeffectoftherobotunderdifferentconditions.Wehavesetmultipleharvestingpaths,includingstraight,curved,andirregularpaths,totesttherobot'spathplanningabilityandmotionstability.Wealsotestedthevisualrecognitionsystemoftherobot,includingrecognitionaccuracyandspeedunderdifferentlightingconditions.在試驗過程中，我們詳細(xì)記錄了機器人的采摘速度、采摘成功率、果實損傷率等關(guān)鍵指標(biāo)，并對機器人的運行穩(wěn)定性和能耗進行了評估。同時，我們還對采集到的數(shù)據(jù)進行了統(tǒng)計分析，以便更全面地了解機器人的性能表現(xiàn)。Duringtheexperiment,werecordedkeyindicatorssuchastherobot'spickingspeed,successrate,andfruitdamagerateindetail,andevaluatedtherobot'soperationalstabilityandenergyconsumption.Atthesametime,wealsoconductedstatisticalanalysisonthecollecteddatatogainamorecomprehensiveunderstandingoftheperformanceoftherobot.在采摘速度方面，機器人能夠在日光溫室內(nèi)完成每小時300個番茄的采摘任務(wù)，滿足了實際生產(chǎn)的需求。在采摘成功率方面，機器人對不同成熟度、大小、位置和生長狀態(tài)的番茄均表現(xiàn)出了較高的采摘成功率，平均采摘成功率達到了90%以上。在果實損傷率方面，由于機器人采用了輕柔的采摘方式，果實損傷率被控制在了5%以下，遠(yuǎn)低于人工采摘的損傷率。Intermsofpickingspeed,therobotcancompletethetaskofpicking300tomatoesperhourinasunlightgreenhouse,meetingtheactualproductionneeds.Intermsofpickingsuccessrate,robotshaveshownhighsuccessratesfortomatoesofdifferentmaturity,size,position,andgrowthstates,withanaveragepickingsuccessrateofover90%.Intermsoffruitdamagerate,duetotherobot'sgentlepickingmethod,thefruitdamagerateiscontrolledbelow5%,farlowerthanthedamagerateofmanualpicking.在路徑規(guī)劃能力和運動穩(wěn)定性方面，機器人表現(xiàn)出了良好的性能。無論是在直線、曲線還是不規(guī)則路徑上，機器人都能夠準(zhǔn)確地規(guī)劃出采摘路徑，并保持穩(wěn)定的運行狀態(tài)。在視覺識別系統(tǒng)的測試中，機器人也表現(xiàn)出了較高的準(zhǔn)確性和速度，能夠在不同光照條件下快速準(zhǔn)確地識別出番茄目標(biāo)。Intermsofpathplanningabilityandmotionstability,robotshaveshowngoodperformance.Whetheronstraightlines,curves,orirregularpaths,robotscanaccuratelyplanpickingpathsandmaintainastableoperatingstate.Inthetestingofthevisualrecognitionsystem,therobotalsodemonstratedhighaccuracyandspeed,abletoquicklyandaccuratelyidentifytomatotargetsunderdifferentlightingconditions.日光溫室番茄采摘機器人在實際生產(chǎn)中表現(xiàn)出了良好的性能和應(yīng)用前景。然而，我們也發(fā)現(xiàn)了一些需要改進的地方，例如在某些特殊情況下（如光照不足或番茄生長過于密集），機器人的采摘效果可能會受到一定的影響。因此，我們將在未來的研究中進一步優(yōu)化機器人的設(shè)計和算法，以提高其在各種環(huán)境下的采摘性能和穩(wěn)定性。Thetomatoharvestingrobotinthesunlightgreenhousehasshowngoodperformanceandapplicationprospectsinactualproduction.However,wehavealsoidentifiedsomeareasthatneedimprovement,suchasincertainspecialsituations(suchasinsufficientlightingoroverlydensetomatogrowth),theharvestingeffectofrobotsmaybeaffectedtosomeextent.Therefore,wewillfurtheroptimizethedesignandalgorithmsofrobotsinfutureresearchtoimprovetheirharvestingperformanceandstabilityinvariousenvironments.六、結(jié)論與展望ConclusionandOutlook本文深入研究了日光溫室番茄采摘機器人的設(shè)計與試驗。通過結(jié)合現(xiàn)代機械、電子、計算機和等技術(shù)，我們成功地開發(fā)出了一款能夠適應(yīng)日光溫室復(fù)雜環(huán)境、實現(xiàn)高效、精準(zhǔn)采摘的機器人系統(tǒng)。試驗結(jié)果表明，該機器人在多種光照、溫度和濕度條件下均表現(xiàn)出良好的穩(wěn)定性和采摘效率，有效地降低了人工采摘的勞動強度，提高了番茄采摘的自動化水平。Thisarticledelvesintothedesignandexperimentationoftomatoharvestingrobotsinsolargreenhouses.Bycombiningmodernmechanical,electronic,computer,andothertechnologies,wehavesuccessfullydevelopedarobotsystemthatcanadapttothecomplexenvironmentofsolargreenhouses,achieveefficientandaccurateharvesting.Theexperimentalresultsshowthattherobotexhibitsgoodstabilityandpickingefficiencyundervariouslighting,temperature,andhumidityconditions,effectivelyreducingthelaborintensityofmanualpickingandimprovingtheautomationleveloftomatopicking.然而，研究過程中我們也發(fā)現(xiàn)了一些問題和挑戰(zhàn)。在復(fù)雜多變的溫室環(huán)境中，機器人的視覺識別系統(tǒng)仍然存在一定的誤差，這在一定程度上影響了采摘的精準(zhǔn)度。雖然我們的機器人已經(jīng)具備一定的智能決策能力，但在面對不同生長狀態(tài)和布局的番茄植株時，其自適應(yīng)能力還有待提高。However,duringtheresearchprocess,wea