近年来,我国茶产业不断向种植生态化、产品标准化、经营品牌化、市场国际化、产业融合化方向发展,虽然整体趋势大好,但茶产业生产方式、技术水平与农业现代化的推进要求仍存在较大差距。代表问题之一就是名优茶采摘以劳动密集型的手工采摘作业为主,面临着产量不断增加但劳动力日益紧缺的矛盾,这严重制约了名优茶产业的发展。因此,通过机械化和智能化采摘解决“采茶难”的问题,对于茶产业的发展具有举足轻重的意义。但不同于其他作物的采摘,名优茶的田间自动化采摘仍面临着众多挑战:田间茶园环境光照变化剧烈、目标颜色与老叶背景相近给名优茶的自动化检测任务带来了挑战;不同视角下嫩梢形状各异,茶梗采摘部位细小给采摘点的定位任务造成了困难;同时田间不可避免的遮挡问题也为采摘点的定位提出了巨大挑战;茶叶嫩梢高度不一、生长密度大等特点对机械臂的采收运动效率提出了需求。本论文以田间名优茶智能采摘机器人为研究对象,围绕名优茶采摘过程中目标检测、目标定位与采摘规划技术展开研究,论文研究涉及图像处理、深度学习、点云处理、运动规划、机器人学等方面的理论研究、技术实现和试验验证。论文主要研究内容和研究成果如下:（1）非结构环境下茶叶嫩梢的快速检测技术研究。为了实现自然光照下近色系嫩梢的准确检测,采集田间茶叶图像建立茶叶嫩梢数据集,基于YOLO深度学习框架对嫩梢区域进行检测;为了方便将深度学习模型部署在低算力平台上实现嫩梢的快速检测,提出采用通道剪枝和层剪枝的深度学习模型压缩方法对嫩梢检测模型进行优化,根据BN层的γ系数分布剔除对网络贡献度低的通道和层,以在保证模型精度不发生骤降的条件下缩减模型尺寸提高模型检测速度。最终将模型部署到低算力设备（Jetson NX）上进行田间嫩梢检测试验。试验结果表明,田间嫩梢检测m AP和recall分别为90.01%与83.99%,检测帧率为15.92 fps,符合田间名优茶嫩梢快速、高效检测的精度和速度需求。（2）茶园环境中基于圆柱包络的异形小目标定位技术研究。为了解决复杂农业环境下异形小目标的定位问题,结合茶叶采摘方式提出了一种基于圆柱包络的嫩梢采摘位置快速定位算法。首先通过对比评估不同传感方案RGB-D相机嫩梢采集图像效果筛选合适传感方案的传感器;然后结合目标检测区域信息使用RGB-D相机获取目标区域局部点云进行点云处理,提出适合茶叶采摘的圆柱包络算法;并结合主成分分析方法和茶叶生长特性实现嫩梢采摘位姿的计算。田间嫩梢定位试验结果表明,提出的算法可以实现嫩梢采摘点的快速位置计算和姿态估计,满足田间名优茶采摘机器人对目标采摘点定位的准确性、快速性和鲁棒性要求。（3）基于二叉树拓扑结构分析和推理的嫩梢空间定位技术研究。为了提高定位的精度,提升茶园环境下被遮挡嫩梢定位的鲁棒性,基于茶叶嫩梢的拓扑形状分析提出了新的定位方法:首先基于2D图像骨架分析提出了一种适合叶片状农作物的3D嫩梢骨架提取算法;然后结合二叉树数据结构构建了一种基于3D骨架二叉树拓扑结构分析的定位方法,从而实现交叉点可见情况下的精准定位和交叉点不可见时的准确推理;最后采用旋转滑台进行多视角拓扑分析定位实验。结果表明提出的算法具有较高的定位精度,可以实现遮挡条件下嫩梢采摘点的正确推理。（4）采摘作业过程中机械臂运动规划技术研究。为了确保名优茶采摘作业过程中的平稳、快速运动,针对嫩梢采摘效率需求,将采摘顺序问题转换为空间旅行商问题进行优化求解,并提出基于贝塞尔和球面线性插值对末端运动轨迹的位置量和姿态量进行规划。仿真实验结果表明,基于遗传算法的平行四边形运动可以有效提高名优茶的采收效率,基于贝塞尔位置插值和球面线性插值的姿态插值可以有效确保运动过程中末端执行器的快速、平稳运行。（5）名优茶采摘机器人定位试验评估及采摘试验分析。为了验证采摘算法的有效性并评估其定位性能,搭建了机器人手眼系统并开展标定实验。之后分别基于圆柱包络定位算法和拓扑二叉树定位算法进行嫩梢定位试验和评估,并针对圆柱包络定位算法基于位置定位和考虑位姿定位进行对比分析。然后结合茶园实际采摘需求,搭建名优茶采摘机器人样机进行田间采摘试验,并对采摘结果进行统计分析。田间试验显示,检测、定位和运动采摘的成功率分别为85.16%、85.15%和80.23%,全过程采摘成功率为53.91%,平均每个嫩梢的采摘时间为2.229 s。结果表明所提出的方法可以实现嫩梢的准确、快速采收,为名优茶的智能化采摘提供指导。