在当前社会发展的大环境下,农业方面也发生着翻天覆地的变化,朝着工业化,自动化,精确化的方向发展,一方面是为了推动社会进步,另一方面是为了解决人口老龄化严重、劳动力不足和劳动成本升高等问题。在农业生产过程中,农产品的采摘一直都是一个耗时耗力的环节,因此采摘机器人的研究成为了现实的需要。本文以我国产量最高的苹果作为对象,研究了自然环境下成熟苹果的识别定位以及机械臂轨迹规划问题。自然环境下的苹果,成熟苹果区域与背景区域有一定的差别,但受到枝叶遮挡和阴影等的干扰严重,本文研究了图像中各区域的灰度直方图,经过大量实验确定了色差系数,并对比了颜色特征分割和K-means聚类分割效果,发现色差系数为0.8颜色时分割效果好于K-means聚类分割。因此最终采用颜色特征分割结合canny边缘检测提取苹果轮廓。对于不重叠果实图像提取到的轮廓,本文采用最小圆包裹法获取苹果的圆心坐标及半径,而对于重叠果实,需要首先采用基于凹点的重叠分割法将它们分割成单个的苹果区域,再利用最小圆包裹法提取圆心和半径信息。采用最小圆包裹的方法可以在果实被部分遮挡的情况下,仍能较为准确的提取出圆心和半径信息,降低了图像分割的要求。搭建了双目视觉系统,分别进行左,右摄像机标定实验,得到两个摄像机的内外参数以及畸变系数,并对双目摄像机进行立体标定,得到描述左,右两个相机的空间平移向量和旋转矩阵,为物体三维定位做好准备。根据D-H建模法建立五自由度机器人数学模型并进行正逆运动学分析,根据五次多项式插值法进行机械臂关节空间轨迹规划,并在Matlab Robotics Toolbox中建立机械臂模型,对机械臂末端轨迹进行仿真研究,得到速度和加速度曲线图,验证了轨迹规划合理性。