具有避障功能，遇到障礙物時自動繞行繼續(xù)作業(yè)。智能采摘機器人配備了多種傳感器，如激光雷達、超聲波傳感器、視覺攝像頭等，這些傳感器協(xié)同工作，構(gòu)建起的環(huán)境感知系統(tǒng)。當(dāng)機器人在果園中移動和作業(yè)時，傳感器會實時掃描周圍環(huán)境，檢測是否存在障礙物，如樹木、石頭、溝渠等。一旦檢測到障礙物，機器人的控制系統(tǒng)會立即啟動避障程序。首先，根據(jù)傳感器獲取的障礙物位置、形狀和大小等信息，運用路徑規(guī)劃算法重新計算出一條安全的繞行路徑。然后，機器人會按照新規(guī)劃的路徑自動調(diào)整行進方向，避開障礙物，繼續(xù)執(zhí)行采摘任務(wù)。在繞行過程中，傳感器會持續(xù)監(jiān)測周圍環(huán)境，確保在遇到新的障礙物或環(huán)境變化時，能夠及時再次調(diào)整路徑。這種高效的避障功能使智能采摘機器人能夠在復(fù)雜的果園環(huán)境中自由穿梭，有效避免碰撞和損壞，保障了機器人的安全運行和采摘作業(yè)的連續(xù)性。熙岳智能研發(fā)團隊不斷優(yōu)化機器人算法，讓采摘機器人的決策更加智能。山東農(nóng)業(yè)智能采摘機器人價格

采用 AI 視覺算法，能快速定位目標(biāo)果實的生長位置。AI 視覺算法賦予了智能采摘機器人強大的環(huán)境感知和目標(biāo)識別能力。它基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），通過對海量果園圖像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，能夠準(zhǔn)確區(qū)分果實、枝葉、背景等元素。當(dāng)機器人進入果園作業(yè)時，攝像頭采集到的圖像信息會實時傳輸至算法模塊，算法會對圖像進行特征提取、目標(biāo)檢測和定位。在復(fù)雜的果園環(huán)境中，即便果實被茂密的枝葉遮擋，AI 視覺算法也能通過分析部分可見特征，結(jié)合空間幾何關(guān)系，快速推算出果實的完整位置。此外，該算法還具備自適應(yīng)能力，能隨著作業(yè)環(huán)境的變化和數(shù)據(jù)積累不斷優(yōu)化，從而實現(xiàn)對目標(biāo)果實位置的快速、定位，為后續(xù)的采摘動作提供準(zhǔn)確引導(dǎo)。浙江番茄智能采摘機器人按需定制依托熙岳智能的技術(shù)，采摘機器人可以準(zhǔn)確判斷果實的大小、顏色、形狀等特征。

智能采摘機器人能在夜間持續(xù)作業(yè)，突破人力采摘時間限制。智能采摘機器人配備了先進的夜間作業(yè)輔助系統(tǒng)，使其能夠在黑暗環(huán)境中正常工作。機器人的攝像頭采用紅外夜視技術(shù)，即使在無光照的情況下也能清晰捕捉果園內(nèi)的圖像信息，結(jié)合 AI 視覺算法，依然可以準(zhǔn)確識別果實的位置和成熟度。此外，機器人的機械臂和行走機構(gòu)都進行了特殊設(shè)計，降低運行噪音，避免在夜間作業(yè)時驚擾果園周邊的居民和動物。夜間果園環(huán)境相對穩(wěn)定，沒有白天的高溫和強烈光照，一些果實的生理狀態(tài)也更適合采摘。智能采摘機器人利用夜間時間持續(xù)作業(yè)，不可以充分利用果園的生產(chǎn)時間，提高采摘效率，還能緩解白天勞動力緊張的問題，實現(xiàn)果園采摘的全天候作業(yè)，有效增加果園的產(chǎn)量和經(jīng)濟效益。

具備低溫耐寒設(shè)計，能在冬季果園正常工作。智能采摘機器人針對低溫環(huán)境進行了的優(yōu)化設(shè)計。其電池采用低溫性能優(yōu)異的鋰電池，內(nèi)置加熱系統(tǒng)，當(dāng)環(huán)境溫度低于 0℃時，加熱系統(tǒng)自動啟動，將電池溫度維持在適宜的工作范圍，確保電池性能穩(wěn)定。電子元件均采用耐低溫型號，并進行灌封處理，防止低溫下水汽凝結(jié)導(dǎo)致短路。機械部件采用特殊的潤滑油和密封材料，在 - 20℃的低溫環(huán)境下仍能保持良好的潤滑性和密封性，避免因部件凍結(jié)而影響機器人運行。在東北的蘋果梨園中，冬季氣溫常低至 - 15℃，配備低溫耐寒設(shè)計的智能采摘機器人仍能正常完成果實采摘任務(wù)，相比人工采摘，不受寒冷天氣的影響，有效延長了果園的采摘時間，保障了冬季果實的及時采收。機器人的果實采收功能突出，這是熙岳智能技術(shù)優(yōu)勢的有力證明。

機械手指采用仿生材料，抓取果實穩(wěn)定且不傷表皮。智能采摘機器人的機械手指采用了模仿生物組織特性的仿生材料，這種材料具有獨特的物理和力學(xué)性能。它既具備一定的柔韌性和彈性，能夠緊密貼合果實的表面，提供穩(wěn)定的抓取力；又具有良好的耐磨性和低摩擦系數(shù)，避免在抓取過程中對果實表皮造成劃傷或磨損。仿生材料內(nèi)部還嵌入了微型壓力傳感器，這些傳感器能夠?qū)崟r感知機械手指與果實之間的接觸壓力，并將數(shù)據(jù)反饋給控制系統(tǒng)。控制系統(tǒng)根據(jù)果實的種類、大小和成熟度，精確調(diào)節(jié)機械手指的抓取力度。對于表皮嬌嫩的櫻桃，機械手指會以極輕微的力度包裹抓??；而對于相對堅硬的椰子，抓取力度則會適當(dāng)增強。通過仿生材料和智能控制系統(tǒng)的結(jié)合，機械手指在保證抓取穩(wěn)定的同時，限度地保護了果實的完整性，有效提升了采摘果實的品質(zhì)。隨著科技發(fā)展，熙岳智能將持續(xù)優(yōu)化智能采摘機器人，提升其性能和適應(yīng)性。天津果實智能采摘機器人

相比人工采摘，熙岳智能的采摘機器人提高了采摘效率，降低了人力成本。山東農(nóng)業(yè)智能采摘機器人價格

基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，機器人可不斷優(yōu)化采摘效率。深度學(xué)習(xí)技術(shù)為智能采摘機器人的性能提升提供了強大動力。機器人在采摘作業(yè)過程中，會不斷收集各種數(shù)據(jù)，包括采摘環(huán)境信息、果實特征數(shù)據(jù)、自身操作動作和相應(yīng)的采摘結(jié)果等。這些海量的數(shù)據(jù)被傳輸至機器人的深度學(xué)習(xí)模型中，模型通過復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進行分析和學(xué)習(xí)。在學(xué)習(xí)過程中，模型會不斷調(diào)整內(nèi)部參數(shù)，尋找的決策策略和操作模式，以提高采摘的準(zhǔn)確性和效率。例如，通過對大量采摘數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，模型可以發(fā)現(xiàn)不同光照條件下果實識別的參數(shù)，或者找到在特定地形下機械臂運動的快捷路徑。隨著作業(yè)時間的增加和數(shù)據(jù)積累的增多，深度學(xué)習(xí)模型會不斷進化和優(yōu)化，使機器人的采摘效率逐步提升，作業(yè)表現(xiàn)越來越出色。這種基于深度學(xué)習(xí)的自我優(yōu)化能力，讓智能采摘機器人能夠不斷適應(yīng)變化的作業(yè)環(huán)境，持續(xù)保持高效的工作狀態(tài)。山東農(nóng)業(yè)智能采摘機器人價格