采茶机器人概论

摘要：中国是茶的起源地，传统人工采茶需兼顾精准、高效与轻柔，想要利用采茶机器人达到这样的效果需突破三大核心难题：首先是基于深度卷积神经网络（CNN）的视觉识别系统需构建海量芽叶图像数据库，通过多目摄像头实现3D定位，精准识别芽叶形状、颜色等特征；其次，采摘机械臂必须是六自由度，并且结合运动学建模、蚁群算法优化路径规划，配合高精度伺服电机、锋利刃具及负压吸附系统，完成快速无损采摘与输送，材料选择与纳米级加工工艺直接影响设备寿命与效能；最后再针对山地环境，整合电磁/光电导向AGV技术、标准化茶园改造、桁架式多机械手协同作业，并优化能源方案，提升崎岖地形的稳定性和效率。采茶机器人研发需融合机械、AI、材料等多学科技术，通过数据积累与算法迭代持续优化，其技术突破亦可迁移至其他农业采摘领域，推动智慧农业的发展。

关键字：采茶机器人；机械臂；农业技术

Abstract： China， the birthplace of tea， has long relied on traditional manual tea picking， which requires precision， efficiency， and gentleness. To achieve similar results with tea-picking robots， three core challenges must be addressed. First， a visual recognition system based on deep convolutional neural networks （CNN） must be developed， supported by a vast database of bud and leaf images. Multi-camera setups enable 3D positioning to accurately identify characteristics such as shape and color. Second， the robotic arm must have six degrees of freedom， incorporating kinematic modeling and ant colony algorithms for optimized path planning. High-precision servo motors， sharp cutting tools， and a negative pressure adsorption system are essential for rapid， damage-free picking and transportation. Material selection and nanoscale processing techniques directly impact the device's lifespan and performance.Lastly，for mountainous terrains， integration of electromagnetic/photoelectric AGV technology， standardized tea garden modifications， and coordinated multi-arm operations on truss systems are necessary， alongside optimized energy solutions to enhance stability and efficiency in rugged environments. The development of tea-picking robots requires interdisciplinary expertise in mechanics， AI， and materials science. Continuous optimization through data accumulation and algorithm iteration will not only advance tea-picking technology but also drive innovation in other agricultural harvesting fields， promoting the growth of smart agriculture.

Keywords： tea-picking robot; robotic arm; agricultural technology

中国是茶的故乡，而湖南早在西汉就以茶来命名县城（茶陵）。可見茶对人类的价值之高。

满山遍野的茶叶一直靠人工采摘。随着科技的高速发展，也逐渐实验过采茶机械自动化，但效率很难提高。

采茶是农业机器人采摘技术中最难的领域。

茶农采茶时，要求准、快、轻，按照不同品种的芽叶灵巧采摘入背篓。而机器人要高效优质采茶必须做到三点：

1.快速准确地找到合格的芽叶。

首先，机器人里必须有一套深度卷积神经网络（CNN）的识別模型。

卷积神经网络，是一类深度神经网络，最常用于分析视觉图像。CNN使用多层感知器的变体设计，需要最少的预处理。它们也被称为移位不变或空间不变人工神经网络（SIANN），基于它们的共享权重架构和平移不变性特征。

如上图：假如每个神经元只和10×10个像素值相连，那么权值数据为1000000×100个参数，权值共享，减少为原来的万分之一。而那10×10个像素值对应的10×10个参数，其实就相当于卷积操作。

通过多目摄像头向系统输入海量的芽叶图像，处理、分析、记忆各种合格芽叶的形状、颜色、特征，从而使机器人准确识別芽叶，实现3D定位，找到芽叶精准位置。

2.迅速采摘并输送到收纳仓。

采摘机械臂必须是六自由度。物体在空间具有六个自由度，即沿x、y、z三个直角坐标轴方向的移动自由度和绕这三个坐标轴的转动自由度 。

分析机械臂的运动，是设计运动控制系统的基础，主要包含两个方面，正运动学与逆运动学。正运动学是指对于一个多自由度机械臂，已知连杆关节的几何参数及关节角的角度值，推导出机械臂末端执行器相对参考坐标系的位姿；逆运动学是指已知机械臂连杆关节的几何参数，并给出机械臂末端执行器相对于基坐标系的位姿，求解机械臂对应的六个关节的角度值。

因此，要完全确定芽叶的位置，就必须具备这六个自由度。且涉及机械、液压、电气、控制、计算机、传感器，空间运动数学模型、实时信号传输处理、图形显示、动态仿真等等一系列高科技领域。各向运动选用优质伺服电机控制。

可以采用寻找优化路径的蚁群算法，适于用来进行机械手采摘路径规划。

其中，allowedk={0，1，Λ，n–1}表示芽叶 k 下一 步可以选择的茶叶集合。

这样才可以模拟出各种空间运动姿态。要实现如人的手一样灵巧。同时，机械臂准确找到芽叶后要迅速剪断并要几乎同时通过负压吸送系统，将芽叶无损地输送到收纳仓。这就需要灵巧锋利耐用的刃具装置和随臂的负压吸送系统。

对零部件材质的选择，要从材料各种元素的含量入手，根据各化学元素成分的多少分析和了解金属材料的特性与用途。选择最优质材料。

现在机械制造的精度已进入纳米时期。零部件的加工和热处理对机器的运动精准度和寿命至关重要。

同时运动特性、负压吸送系统的配件的质量要求都是相当高的。

3.在崎岖的山路上平稳前进。

采茶机器人的行走、稳定，是一项较复杂的问题。茶树一般种植在小山坡，分佈较散，不太规范。要使自动化采茶机械因地制宜地行走，就要解决几个重要问题。

A）导向问题。

可采用（Automatic Guide Vehicle. AGV）无人驾驶，自动导向车。利用电磁感应原理。控制线圈通以不同方向的电流，产生不同方向的磁通，形成“0”、“1”编码。按现场实况指令前进、停止、后退，达到精确定位。无需轨道，只要在田间预埋电磁感应电缆导向。AGV田间行走路线比较复杂，遇到分岔点和交汇点，由AGV车上带有的微处理器和存储在计祘机内存中的行走路线图表格式自动调控。并可受到中央控制计祘机调度控制。

也可利用光电感应原理制导。

因此，最好能将不规整的茶山茶园规范整理成垅，连接成片。田垅间硬化，标准化。更有利于提高效益。

B）能源问题。

采用高性能蓄电池，当电将耗尽时，它可以自动到充电桩充电，或无人机快速自动更換电池（标准化循环快装机构）。也可采用磨电悬掛电缆，但安装成本较高。

C）稳定和效率问题。

考虑到采茶的准确、稳定性和效率。可设计为桁架结构机器人，跨垅连接，多点采摘。采用三机械手等角分佈，互不干涉，不漏死角积分求和的方法。芽叶采摘时间取决于采摘时间较长的那个机械手。在规划路径时，计算各参数的最优值选取以缩短时间为目标，即优化相对路径较长的机械手采摘路径。

综上所述，我认为采茶机器人的制造牵涉到多学科知识的综合应用，随机性太大，没有特定模式。只能在现已有机器人技术的基础上再提升，找到规律。不断储存对不同形态的茶叶采摘方式。充分发挥人工智能（Artificial Intelligence，缩写为AI）的作用。通过计算机信息集成、过程集成，不断的实验和改进，不断完善。提高效率和质量是可行的。并且茶叶采摘技术可以广泛应用到其他领域。

参考文献：

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3.原艳芳，郑相周* ，林卫国.名优茶采摘机器人路径规划 安徽农业大学学报， 2017， 44（3）： 530-535

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作者简介：朱志立，男，1947年10月生， 汉族，湖南岳阳市人，本科，教授级高级工程师（正高），湖南理工大学客座教授，长期从事自动化机械设计与制造和教学。