当前,我国农业的发展取得了长足的进步,并具有生产规模化,种植专业化,品种多样化和销售一体化的新特点。随着生产规模的不断扩大,如何降低生产成本,提高生产效率已成为农业迫在眉睫的问题。自动化机器人作业是降低人工成本以及实现高效生产的绝佳方法。但是,中国在农业生产方面大多数是由人工作业或仅利用简单工具辅助作业,机械化水平相对落后,尤其是水果采摘方面的自动化程度几乎为零,因此采摘成本较高。本文以苹果采摘为例,在国家自然科学基金（31571571）和镇江市产业前瞻与共性技术项目（GY2018018）的支持下,对农业采摘机器人进行了研究,主要研究内容如下:第一,根据现有工作环境的实际需求,分别对农业采摘机器人履带式运动底盘、五自由度机械臂和末端执行器进行了研究;设计了履带平台、采摘机械臂和末端执行器的机械结构,并建立了相应的农业采摘机器人运动学模型,从而实现了机器人采摘所需的机械运动。第二,根据农业采摘机器人的机械结构特点,研究了机器人系统的总体控制方案;设计了履带平台和末端执行器的电路控制系统及数据采集系统,并选用合适的运动控制方法对机械臂进行控制。同时设计了机器人控制软件系统,包括运动平台程序、末端抓手程序、上位机通信程序等。第三,提出了一种基于视觉识别的农业采摘机器臂控制方法。首先通过数字图像处理技术,对目标苹果进行视觉识别与定位,然后基于RRT算法和人工势场法完成了采摘机械臂的避障路径规划。最后,采用改进的模糊神经网络滑模算法实现农业采摘机器人的伺服控制。仿真实验表明,该方法可以有效提高机械臂控制系统的响应速度,最终实现苹果的快速采摘。最后,搭建了农业采摘机器人实验平台,在此基础上进行了机器人采摘苹果实验。实验结果证明了设计的苹果采摘机器人的有效性,与传统的采摘机器人相比,该机器人系统在实验室环境下一次采摘成功率达到了93.7%,工作效果达到理想水平,能够满足实际采摘工作的要求。