采摘机器人是一种以水果或蔬菜为操作对象、兼有人类部分信息感知和肢体行动功能、可重复编程的柔性自动化或半自动化设备，是综合了电子、机械、计算机、传感技术、控制技术、人工智能、仿生学和农业知识等多种学科交叉的智能机械。运用采摘机器人代替人力不但可以降低劳动强度，还可提高劳动效率，帮助解决劳动力稀缺的难题，因此受到农业人口较少的发达国家的重视，也成为国际农业装备产业技术竞争焦点之一。对于采摘机器人，尤其是水果采摘机器人，由于自然条件下水果所处的背景十分复杂，被枝叶遮挡或者果实之间叠加的现象非常普遍，严重限制了机器视觉系统的识别，因此，水果采摘机器人的识别与定位方法成为研究热点。

  该新兴前沿共有核心论文8篇，均是研究性论文，主要内容包括实时检测香蕉束和香蕉茎的深度学习的轻量化神经网络模型开发，快速准确识别香蕉果实、花序轴和花蕾的深度学习算法，荔枝主干采摘位置识别方法，荔枝采摘机器人的近距离协调控制策略，通过视觉检测获得香蕉果轴切割点的精准定位方法以及用于葡萄目标检测的卷积神经网络研究等。■