人民的生活水平日益提高,对高端的名优茶的需求越来越旺盛,但采摘困难却严重制约了其发展。名优茶采摘的标准严格、效率低,且劳动力严重短缺,工人普遍老龄化。机械化采茶多采用“一刀切”式的收割,仅适用低附加值的大宗茶,在名优茶采摘方面仍无法取代人工。因此,单株嫩芽逐个的精准高速的机械化采摘,成为制约名优茶发展的关键技术。围绕名优茶单芽的精准高速采摘问题,设计适应茶园环境的履带式采摘机器人,提出多机械臂协同采摘方案,研究高效采摘作业方法。设计适用于茶园的采摘机器人,建立履带运动控制模型,实现精准循迹。根据茶园种植规格,结合履带机构,设计了适应性强、便于制作的采摘机器人主体结构。分析精准采摘的功能需求,分别设计机器人主控制器、驱动控制、图像采集、嫩芽采摘、传感辅助、人机交互六个子系统,使其能稳定地完成移动、精准采摘、感知交互等任务。应用基于FOC（矢量控制）的履带驱动算法进行运动控制,仿真表明电机响应速度＜20 ms,力矩控制误差＜1%,实现了对轨迹的精准控制,为后续采摘的研究提供了平台基础。基于滑膜控制算法,构建采摘臂轨迹跟踪模型,实现对茶叶单芽的精准采摘。确定采摘机械臂的DH参数矩阵,建立运动学方程,对其进行逆解,实现单点采摘的精准控制。针对多个采摘点连续采摘的需求,应用滑膜控制算法,使用七段S型曲线对机械臂轨迹进行约束,进行轨迹跟踪控制,实现了采摘过程的轨迹平滑,避免了与茶冠发生剧烈碰撞,并将控制误差控制在2 mm以内,验证了多点持续采摘方法的正确性与可行性。为进一步提高采摘速度,采用多智能体强化学习算法,构建多机械臂协同采摘模型。根据机械臂规格及嫩芽分布状态,设计了四采摘机械臂的矩形布局方案,基于KNN（K近邻）算法构建采摘点划分模型,保障任务分配的均衡性。采用多智能体强化学习算法,训练机械臂在进行采摘任务时,避免发生碰撞,并寻找到最优路径。经过验证数据集测试,多机械臂自主路径生成的成功率到达87%以上。制作名优茶单芽精准采摘机器人样机,开发远程监测交互系统,并进行功能测试。使用样机进行了速度控制测试与循迹精度测试,速度误差在2.5%以内、循迹精度误差在1.5%以内,满足精准循迹的需要。在采摘试验中,嫩芽采摘准确率能达到90%,双臂采摘效率比单臂提高了 85%,采摘单株嫩芽平均采摘耗时0.86 s,验证了多臂采摘的高效性。通过循迹与采摘试验,验证本文研发的名优茶单芽精准采摘机器人,满足多机械臂单芽精准采摘的应用需求。