随着社会发展的人口老龄化日趋严重以及农业科技的高度发展，机器人代替人类进行农业生产以及成为一种必要的趋势。研发智能化果蔬采摘机器人有利于解决农业劳动力缺口日益严重的问题具有很重要的现实意义。本课题在研究分析国内外研发的采摘机器人特征与功能的基础上，以茄子采摘机器人为研究课题，从双目视觉系统出发，研究了茄子果实目标分割与三位空间的定位，以及进行了机器人本体的设计建模与运动学与轨迹仿真研究。主要研究工作与成果如下：　　1.对在自然光下采集的茄子照片，分别在RGB与HSV，L*a*b色彩模式下进行多通道与单通道显示，根据视觉系统的要求以及各模式下的背景与目标的差异选择了G-B做为图像分割模型。　　2.对所提取的G-B通道图像进行k-means聚类分割算法进行初步聚类，然后使用otus法与迭代法进行图像分割，通过比对选取合适的分割算法然后进行形态学处理与残留物处理提取出目标。　　3.使用 harris角点检测算法对被遮挡的茄子二值化图像进行角点检测并对相应角点进行对比来进行直线拟合。来进行轮廓重建。　　4.研究确认了采摘机器人世界坐标系与摄像机坐标系和图像坐标系之间的关系，选择张正友标定法并选用matlab标定箱进行标定，得到了两个 CCD摄像头的内外参数。并对摄像机进行数学矫正与双目校正。分别比较了特征值匹配与区域匹配算法，通过相似三角形原理计算获取了特征值点的三维坐标。　　6.通过solidworks建立建模，根据实体模型通过Denavit-Hartenberg方法建立了机器人关节坐标系，得到了机器人的运动学正解。根据机器人的工作特点，采用简化的反变换法求解机器人运动学逆解。并对机器人的关节轨迹规划进行了研究与对比。构建了OpenGL仿真模型对机器人正逆解与抓取轨迹进行可视化仿真抓取运动进行了可视化仿真。　　本文对采摘机器人双目定位与运动规划进行了大量研究，取得了初步成果，为后期进一步开发采摘机器人奠定了基础。