随着我国农业种植水平的提高以及国内人民对水果的消费量不断增加，我国的桃子、苹果、梨子以及柑橘等主要种植水果的产量以及种植面积均达到世界第一，农业水果采摘的自动化能够减轻果农的劳动，保证果实能按时、按量的被收获，也有助于我国的完成农业现代化。本文主要针对基于视觉的移动式水果采摘机器人的关键技术进行了研究。主要的研究内容如下:　　(1)介绍了水果采摘机器人的研究背景以及意义，阐述了目前国内外水果采摘机器人的研究现状，对目标检测和目标跟踪算法进行了一个综述，并对文章的内容和结构进行了介绍。　　(2)搭建了水果采摘机器人的视觉感知系统，开发了水果的识别和跟踪的图像处理软件。机器人能够实现水果的实时性目标检测与KCF目标跟踪，能够通过颜色分割以及形态学处理生成高质量的推荐域，文中设计了一种轻量级的‘半’全连接神经网络作为分类器，能够实现快速的分类。　　(3)搭建了水果采摘机器人的水果三维测量系统，机器人能够利用‘一’字型结构光以及单目摄像机完成水果的三维空间测量，此方法不需要对相机的内参数和畸变参数进行标定，直接利用Ridge回归从图像中恢复像素的深度信息，测量的速度与精度均达到了项目的需求。　　(4)研究了采摘机械臂的正向运动学分析与反向运动学分析，在Matlab下进行了仿真实验，证明了机械臂正向与反向运动学分析的正确性。　　(5)在对鲜桃种植园进行实地考察调研的基础上，确定了鲜桃采摘机器人的基本设计构架并搭建了相应的硬件平台，为机器人设计了轻便的履带式载体，并在载体上集成了采摘机械臂及其控制板、末端执行器、升降台、电源模块、视觉传感器模块等设备，并以一台工控机为核心控制器搭建了整个采摘机器人运动控制系统。最终独立完成整个采摘机器人的研制。