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 。熙岳智能專注于智能技術研發，其推出的智能采摘機器人成為農業領域的創新亮點。廣東自動化智能采摘機器人功能

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。海南智能采摘機器人品牌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。

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。

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。機器人采用 ROS 操作系統開發，這一技術來自熙岳智能的精心打造。

操作界面簡潔，普通工人經過培訓即可上手控制。智能采摘機器人采用可視化觸控操作界面，主屏幕以大圖標和流程圖形式呈現功能，如路徑規劃、采摘模式切換、設備狀態監測等。新員工只需通過 30 分鐘的標準化培訓，即可掌握基礎操作：通過拖拽地圖標記點規劃采摘路線，點擊按鈕啟動自動避障功能，滑動屏幕調節機械臂抓取力度。系統內置語音提示功能，在設備啟動、故障預警等關鍵節點進行語音播報，輔助操作人員快速響應。在山東煙臺的蘋果種植基地，從未接觸過智能設備的果農經過簡單培訓后，便能操控機器人完成整片果園的采摘任務，降低了智能設備的使用門檻，推動農業智能化普及。在標準化溫室種植場景里，熙岳智能的采摘機器人是得力助手，完成采摘任務。廣東制造智能采摘機器人制造價格

智能采摘機器人在果園中穿梭自如，這得益于熙岳智能研發的自主導航技術。廣東自動化智能采摘機器人功能

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。廣東自動化智能采摘機器人功能