智能采摘機器人通過邊緣計算減少數據傳輸延遲。智能采摘機器人集成的邊緣計算模塊，將數據處理能力下沉到設備端，實現數據的本地快速分析和決策。機器人在作業過程中，攝像頭采集的果實圖像、傳感器獲取的環境數據等，首先在邊緣計算模塊進行預處理和分析，如果實識別、障礙物檢測等。只有經過初步處理后的關鍵數據才傳輸至云端，減少了數據傳輸量。以果實識別為例，邊緣計算模塊可在 50 毫秒內完成單張圖像的分析，判斷果實的成熟度和位置，而傳統的云端處理方式則需要數秒時間。在網絡信號不佳的果園環境中，邊緣計算的優勢更加明顯，機器人能夠在無網絡連接的情況下，依靠本地存儲的算法和數據繼續作業，待網絡恢復后再將數據同步至云端。通過邊緣計算，智能采摘機器人的數據處理效率提升了數十倍，有效減少了數據傳輸延遲，提高了作業的實時性和穩定性。利用熙岳智能的技術，機器人能夠對環境進行障礙物探測并進行 SLAM 建圖。福建自制智能采摘機器人按需定制

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。福建自制智能采摘機器人按需定制針對番茄果實坐果范圍，結合溫室番茄種植農藝，熙岳智能采用水平和升降平臺，拓展機器人工作范圍。

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?？刂葡到y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??；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。

智能采摘機器人可同時處理多種不同大小的果實。智能采摘機器人的設計充分考慮了果實大小的多樣性，其機械臂和末端執行器具備靈活的調節能力。機械臂的關節活動范圍較大，能夠適應不同高度和位置的果實采摘需求；末端執行器采用可變形或多模式的結構設計，如具有多個可運動的手指或可伸縮的吸盤。當遇到不同大小的果實時，機器人的視覺系統會首先識別果實的尺寸，然后控制系統根據果實大小自動調整末端執行器的形態和抓取參數。對于較小的果實，如藍莓，末端執行器的手指會精細調整間距，以抓??；對于較大的果實，如西瓜，吸盤會根據西瓜的形狀和重量調整吸力大小，確保抓取牢固。同時，機器人的分揀系統也能對采摘下來的不同大小果實進行分類處理，將它們分別放置在對應的容器或輸送帶上。這種能夠同時處理多種不同大小果實的能力，使智能采摘機器人適用于多種果園場景，提高了其通用性和實用性。無論是平坦的果園還是略有起伏的農田，熙岳智能的采摘機器人都能輕松應對。

與物聯網結合，實現果園采摘的智能化管理。智能采摘機器人與物聯網技術深度融合，將果園內的各種設備和系統連接成一個智能網絡。機器人通過傳感器實時采集果實生長數據、自身作業狀態數據，并將這些數據上傳至云端管理平臺。同時，果園中的氣象站、土壤監測儀、灌溉系統、施肥設備等也與平臺相連，形成數據共享。管理者在管理平臺上，可通過可視化界面實時查看果園的整體情況，如根據機器人采集的果實成熟度數據，結合氣象信息，安排采摘時間；依據土壤監測數據和機器人的作業進度，遠程控制灌溉、施肥系統。在江西的臍橙園中，通過物聯網智能化管理，采摘效率提升 30%，水肥資源利用率提高 40%，實現了果園生產的精細化、智能化和高效化。農業企業選擇熙岳智能的智能采摘機器人，可有效提升自身競爭力和生產效益。天津智能采摘機器人性能

激光雷達通過不間斷掃描，為熙岳智能的采摘機器人預先探測作業環境和障礙物信息。福建自制智能采摘機器人按需定制

超聲波傳感器幫助機器人感知果實與機械臂的距離。機器人周身部署多個高精度超聲波傳感器，通過發射高頻聲波并接收反射信號，可在 0.1 秒內計算出目標物體的精確距離。當機械臂接近果實進行采摘時，傳感器以每秒 50 次的頻率實時監測兩者間距，將數據傳輸至控制系統。在采摘懸掛于枝頭的獼猴桃時，傳感器能準確識別果實與枝葉的相對位置，避免機械臂誤碰損傷周邊果實。針對不同大小的果實，傳感器還具備自適應調節功能，在采摘小型藍莓時，檢測精度可達 0.5 毫米，確保機械手指抓取。結合 AI 算法，傳感器數據可預測果實因觸碰產生的擺動軌跡，提前調整機械臂運動路徑，使采摘成功率提升至 95% 以上。福建自制智能采摘機器人按需定制