柑橘类水果在我国有广泛的种植,目前柑橘的采摘仍然以人工采摘方式为主。随着劳动力成本的不断提高,柑橘的采摘作业在未来存在着缺乏劳动力的问题。利用机械化采摘技术代替人工采摘能够带动产业结构的升级,解决柑橘采摘作业中的用工荒问题。结合目前农业智能化的发展和无人果园的建设,本文设计了基于双机器人系统的柑橘采摘平台,针对柑橘采摘过程中的双机器人系统标定、柑橘的识别和定位、柑橘的采摘路径规划问题进行了研究,主要内容如下:（1）设计了由柑橘模型树、视觉系统、采摘机器人系统组成的双机器人系统柑橘采摘平台。利用安装在扫描机器人末端的三维（3D）扫描仪完成对柑橘果树的三维点云模型重建,柑橘的采摘由安装在采摘机器人末端的采摘机械手完成。（2）对机器人做了运动学分析,建立了机器人的运动学方程,完成了对机器人关节角的逆运动学求解。将双机器人系统的标定问题转化为求解矩阵等式AXB=YCZ中未知矩阵X、Y、Z的数学问题模型。利用封闭形式法和迭代法对未知矩阵X、Y、Z中的平移向量和旋转矩阵完成了求解,设计和完成了双机器人系统的标定实验。（3）对由三维扫描仪生成的点云做了坐标转换处理,在采摘机器人的基坐标系下建立了柑橘果树的三维模型,对点云模型进行了下采样和去噪的预处理,点云模型在经过下采样处理后数量约为处理前的20%,点云模型的去噪使得模型中很大一部分离群点被剔除。利用YOLOv5算法模型训练了3000张包含柑橘的图像,训练好的YOLOv5模型在测试集上测试的Precision值为94.4%,Recall值为99.0%,AP值为99.2%,F1值为98.0%,利用训练模型完成了对图像中目标柑橘的识别。建立了图像像素坐标系并对其做归一化处理,根据归一化的坐标系和采摘机器人基坐标系之间的矩阵关系进一步确定目标柑橘的点云簇,计算点云簇的均值坐标,利用均值坐标表示柑橘的空间位置,完成对目标柑橘的定位。（4）基于路径最短的原则将柑橘的采摘路径规划问题转化为单旅行商问题的数学模型,利用遗传算法完成了对旅行商问题的求解。通过算法的迭代计算,得到了最优的柑橘采摘顺序。设计并完成了10组柑橘的采摘实验,每组包含10个柑橘。采摘实验中,总采摘时常平均为158.9秒,采摘成功率为82%。本文设计了基于双机器人系统的柑橘采摘方案,完成了双机器人系统的标定,采用深度学习和点云处理的方式分别对目标柑橘进行了识别和定位,规划了柑橘的采摘顺序并利用采摘机械手完成了对柑橘的采摘,可对无人果园的采摘技术提供理论基础和技术指导。