创建标准化果园是发展现代农业的必然选择,绿篱墙是果园的重要组成部分,具有隔离防护和划分果园区域的作用。随着标准化果园的大面积创建,高大绿篱墙的修剪任务逐渐加重,针对手持式绿篱修剪机械工作效率低、噪声大、污染环境等问题,将工业机器人运用到农业设备中、改进绿篱修剪装置、提高绿篱修剪效率已成为当下研究热点。本文从路径规划、轨迹规划和轨迹跟踪控制方面对绿篱修剪机械手开展研究,对提高绿篱修剪机械手自动化具有一定的现实意义。本文具体研究内容如下:（1）运动学和动力学分析。采用标准D-H法建立四自由度绿篱修剪机械手的运动学模型,推导运动学方程。运用Mento Carlo数值法获取机械手的工作空间,得到机械手的修剪范围。采用拉格朗日法创建绿篱修剪机械手的动力学模型。（2）机械手路径规划。针对渐进最优快速扩展随机树RRT*（Rapidly Exploring Random Tree star）算法采样随机、搜索效率低的问题,在RRT*算法的采样过程中引入目标偏转概率和引力思想,改进RRT*算法,在复杂空间环境和狭窄空间环境下验证了改进后算法的有效性和通过性。创建绿篱障碍物模型,仿真获得末端执行器自起始点至终点的无碰撞路径和机械手的运行姿态。多次运行路径规划算法,通过比较算法规划时间、路径长度、路径点和树节点数量的平均值和标准差,可知工况1中,改进算法较b RRT算法,路径缩短66.32%,搜索效率提高了44.19%;较RRT*算法,路径缩短了10.28%,搜索效率提高了40.43%。工况2中,改进算法较b RRT算法,路径缩短了67.13%,搜索效率提高了45.08%;较RRT*算法,路径缩短了2.56%,搜索效率提高了73.87%,,证明了本文改进的算法可以更快速地在给定两点之间搜索到无碰撞的较短路径。（3）机械手轨迹规划。在已获得的路径点的基础上,采用三次B样条曲线插值法规划机械手的运行轨迹,为更大程度地提高修剪机械手工作效率,应选取优化性能更好的粒子群算法优化机械手运行时间。以时间最短为优化目标,采用不同权重下的粒子群算法优化各段轨迹运行时间,综合考虑算法的成功率、角位移曲线曲率因素,选用线性微分递减权重下的粒子群优化算法求解得到的时间作为各段轨迹运行时间,完成各关节轨迹的规划,机械手运行时间减少了36.70%。将关节空间中的轨迹通过正运动学计算,获得执行器末端在笛卡尔空间中的轨迹,验证了机械手末端以及各连杆可以沿着已规划轨迹无碰撞地运行。（4）机械手轨迹跟踪控制。通过模糊逼近机械手动力学模型中的不确定性项,对机械手的动力系统进行补偿,为提高系统的鲁棒性,在控制律中添加鲁棒项,设计了鲁棒自适应模糊补偿控制律,利用Lyapunov函数验证了所设计控制律的稳定性。在MATLAB/Simulink平台搭建轨迹跟踪控制系统,对三种控制方法进行仿真对比分析,可知自适应模糊补偿控制方法与自适应模糊控制方法相比,各个关节时间绝对误差积分（ITAE）值分别减小54%、89.88%、91.01%、94.68%;鲁棒自适应模糊补偿比自适应模糊补偿的各个ITAE值分别降低83.33%、77.98%、72.25%、82.95%,证明了本文设计的鲁棒自适应模糊补偿控制器跟踪精度更高,更稳定。