莼菜是一种经济价值很高的水生植物,除了其嫩芽可供食用外,成熟叶片也可辅以药用、制作护肤清洁产品等。在莼菜的生产中,采摘是最辛苦、最耗时、劳动强度最大的环节。目前莼菜的采摘完全依赖手工,研究开发莼菜采摘装置,实现莼菜采摘自动化,对于解放劳动力、加快农业机械化建设具有重要意义。本文通过对实际莼菜园的莼菜特征及莼菜采摘工艺的考察分析,提出一种针对水面成熟莼菜叶片采摘的无人船设计方案,重点对采摘无人船行走驱动机构、末端采摘执行器及采摘机械臂进行机械结构设计,并以此无人船为基础进行了单个及多个目标叶片的采摘轨迹规划研究,基本实现了莼菜叶片的采摘。具体研究工作内容如下:（1）根据莼菜园的实地调研以及水生植物茎秆剪切力学特性的实验结果,确定了以明轮船为行走机构的莼菜采摘无人船方案。设计了明轮船、六自由度机械臂及末端采摘执行器的机械结构,其中对末端采摘执行的工作原理及尺寸确定进行了详细介绍,并对末端执行器的机械结构进行优化,使用ADAMS软件对其进行了仿真验证。最终确定明轮船的外形尺寸为3500×1600mm、明轮船最大行进速度0.5m/s;六自由度机械臂的臂展约为1000mm;末端采摘执行器的夹取最大开合距离为36.6mm,刀片之间的间距为53.6mm。（2）进行莼菜采摘机械臂运动学研究,基于D-H参数法建立莼菜采摘机械臂的运动学模型,采用代数法求取莼菜采摘机械臂的运动学逆解,并设计MATLAB程序搭建莼菜采摘仿真模型验证运动学方程的正确性。另外,结合蒙特卡洛法仿真得出莼菜采摘机械臂的采摘工作空间。（3）提出一种“快速靠近,慢速采摘,平稳运动”莼菜叶片采摘方案,分别对单个及多个叶片的采摘路径进行研究。对于单个莼菜叶片,采用五次多项式及直线插补结合的轨迹规划方法;并编写MATLAB程序与视觉及机械臂控制器模块进行通讯,以视觉获取的目标位姿为输入,经轨迹规划程序转换为机械臂各关节运动角度信息。对于多莼菜叶采摘,对比蚁群、遗传及模拟退火三种路径规划算法,编写三种算法的MATLAB程序,并分别以89、127、173目标位置点为例进行最短运动路径仿真对比,仿真结果显示:89个目标点下结果显示蚁群算法的路径最短,最短路径为8375.79mm,分别比遗传算法和模拟退火算法减少了36.12%、29.85%;127和173个目标点下的结果也是蚁群算法规划的运动路径最短,故本文应用蚁群算法规划多个叶片采摘路径。并通过仿真实验对蚁群算法的参数进行选择优化,最终确定各参数为m=50,α=1,ρ=0.7,β=4.5,Q=200。（4）搭建室内莼菜采摘实验平台,分别进行单个及多个莼菜叶片的采摘实验,验证末端采摘执行器的采摘效果及机械臂的轨迹规划效果。单个莼菜叶片采摘实验表明:机械臂能基本完成“快速靠近,慢速采摘,运动平稳”的运动要求,且对于短径小于80mm、根茎与叶片平面夹角大于20°的莼菜叶片有较好的采摘效果,采摘时间约为25.5s/个,采摘成功率为65.63%。多目标莼菜叶片采摘实验表明;基于优化参数的蚁群算法能够满足多个叶片的采摘任务。