从吸附到剪切,农业机器人到底该怎么“下手”?

农业机器人最难的一环，

很多时候不在“看见”，而在“碰到”。

目标识别、三维定位、路径规划固然重要，但这些问题一旦落到真实作业现场，最后都会汇到同一个地方：末端执行器到底该怎么接触作物，怎么施力，怎么分离，怎么在不伤目标、不拖慢节拍、不把周围结构搞乱的前提下完成动作。

也正因为这样，过去几年关于农业机器人末端执行器的研究越来越密集。有的文献把主流路线清楚分成吸附、夹持、包覆、剪切、旋拧等几类；也有文献指出，不同作物的尺寸、表皮、果柄连接方式和空间环境差异巨大，决定了“万能手”很难真正成立。

真正的问题不是哪种方案最先进，而是哪种方案最适合某类对象、某类场景、某类节拍要求。

农业机器人的“下手方式”，本质上不是机械结构偏好，而是一个作业机理选择题。

末端执行器硬件和软件的架构图。绿色区域介绍了末端执行器的硬件组件的分类和介绍，棕色区域介绍了末端执行器的软件控制技术；来自MDPI《End-Effectors for Fruit and Vegetable Harvesting Robots: A Review of Key Technologies, Challenges, and Future Prospects》

另外，还要强调的是农业里的“抓住”不等于成功。

很多任务要求末端执行器既要接触目标，又要在接触后完成切断、拧断、拔离、托举或转运。

西兰花、番茄、苹果、黄瓜、蘑菇这些对象，最后成功与否都不只是夹没夹住，而是整套动作链条能不能完整闭合。

01

吸附：最干净、最快捷，但前提最多

吸附路线看上去特别优雅。

原理也简单：通过真空吸盘或软质吸附结构先把果体吸住，再完成提拉、转移或结合切刀完成分离。有关文献指出：吸附式末端通常适合表面较光滑、重量不大、形态相对规则的对象，因此在甜椒、番茄、部分苹果和黄瓜等场景中非常常见。

这条路线最大的优点，是接触点少、机构相对简单、节拍潜力高，而且如果吸附力控制得当，对果面直接压伤风险会低于硬夹爪。

2024 年一项黄瓜吸附软抓手研究就专门围绕“曲率大、表面不平整、易发生扭转滑脱”这几个问题改造吸盘结构，说明吸附之所以被大量采用，并不是因为它简单，而是因为它在某些对象上确实兼顾了轻接触和较高效率。

但吸附并不通用。

它有几个非常现实的边界。

第一，表面条件要求高。果面过于粗糙、湿滑、茸毛多、曲率突变大，吸附稳定性都会明显下降；

第二，重量和重心限制明显；

第三，吸附常常还需要和切刀配合，否则“吸住”并不等于“摘下”。甜椒场景之所以常被拿来举例，正是因为其果体相对规整，而分离动作可以由切刀完成。

说到底，吸附适合的是“接触界面可控”的对象。

它不是通用抓取，而是一种高度依赖表面条件的轻接触路线。

一种基于吸盘的软机器人抓取器用于黄瓜收割，源于sciencedirect《A suction cup-based soft robotic gripper for cucumber harvesting: Design and validation》

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夹持：最直观，也最容易把事做重

夹持是农业机器人里最直观的一类方案。

两指、三指、多指，气动、绳驱、连杆、柔性材料，各种形式都很常见。

夹持的优势在于适应面广：只要结构设计得当，它理论上比吸附更能覆盖不规则形态目标。夹持，被相关研究视为应用最广泛的一类基础路线。

但夹持的问题同样明显：它太容易在“抓稳”和“不伤果”之间失衡。

力小了会滑脱，力大了会压伤、勒伤甚至留下隐性损伤。2024 年关于脆弱果实软体抓手的研究，专门引入触觉传感和滑移检测，就是因为农业抓取里最难的不是闭合动作本身，而是接触后的力控制。

也正因为这样，农业夹持路线这几年明显在往“柔性化”和“可变刚度”方向走。2025 年的韩国研究团队关于番茄柔顺抓取的研究，把 fin-ray 与连杆结构结合，让抓手在闭合时能够顺应果体外形，同时再用切刀处理果梗；2025 年的双孢菇采摘研究则进一步使用多级可变刚度软夹爪，在密集、倾斜、空间狭窄的菌菇环境里实现较低损伤率。

这说明夹持并没有过时，相反，它仍然是最有基础性的路线之一。

只是今天再谈夹持，已经不能停留在“几根手指夹住东西”的机械想象里，而必须连同柔顺性、触觉反馈、滑移控制和对象变形一起考虑。

韩国材料与机械研究院机器人与机电一体化系等研究团队开发了一种新型夹持器，通过切断茎部同时提供柔软的适应性抓握，以保持收获番茄的品质。该夹持器通过结合鳍射线和连杆机构设计。鳍鳟表现出柔和的适应性行为，以保证安全抓握，能够自适应地操作连杆切断茎。来自sciencedirect《Linkage integrated fin ray gripper capable of safe adaptive grasping for tomato harvesting》

03

包覆式抓取

不是为了“更温柔”，而是为了少出错

这几年农业机器人的一个明显变化，是末端不再只追求“夹住”，而是越来越重视“包住”。
简单说，就是尽量不要用几个硬接触点去顶住果子，而是让手指或接触面顺着果体外形贴过去，把压力分散开。

这样做的目的，并不只是为了看起来更柔和，而是为了让机器人在面对大小不一、形状不规则、定位又不完全准确的目标时，仍然能把东西拿稳。

很多这类设计，在工程实现上常常会用到软体夹或柔性自适应手指，但核心不在材料名字，而在于它能不能把接触压力分散开，把误差吃进去。

这类设计真正有价值的地方，在于它能扩大容错。

农业现场最怕的不是机器人完全看不见目标，而是“看得差不多、位置也差不多”，可一到真正下手时还是容易偏一点、压一点、滑一点。

包覆式结构的作用，就是把这类小误差尽量吃掉，让系统不至于因为目标大小变化、姿态变化或定位偏差，立刻掉到失败里。

有研究提到，绳驱自适应手指可以对不同尺寸和形状的目标实现无损夹取。这个思路本身就很典型：不是要求视觉和控制必须百分之百完美，而是用结构设计去补一部分误差。

当然，这类方案也有代价。

它的机构通常更复杂，张开和闭合动作更长，节拍不容易做到特别快；如果周围枝叶很挤，包过去的动作反而可能增加干涉；而在需要精确切断果柄或完成明确分离动作的任务里，单纯“包住”也不够。
所以，这类方式更适合那些目标比较外露、抓取空间相对宽一些、果体又比较脆弱、尺寸变化也比较大的场景。

软抓握器的整体设计：（a）整体结构;（b） 传输细节以及驱动和传感部分;（c） 设计的握持机构;（d） 抓握部分的细节；来源MDPI《A Soft Gripper Design for Apple Harvesting with Force Feedback and Fruit Slip Detection》

04

剪切：很多任务里

真正决定成败的不是“抓”，而是“断”

我们关注很多文章、文献会把注意力放在抓取上，但在现场里，真正决定动作是否完成的，往往是分离机理。果梗不断、茎秆切不准、菌柄扭不下来，前面所有识别和接触都可能白做。也正因为如此，剪切在农业末端执行器里并不是附属动作，而常常是关键动作。

甜椒、番茄、西兰花、黄瓜、部分花卉和果柄明确的果实，都高度依赖剪切。2025 年的一篇关于番茄末端执行器研究的重点，不是单纯抓取，而是“柔顺抓取 + 茎秆切断”如何协同；另有一篇2024 年发布的西兰花采收机器人也是围绕“找到合适位置后稳定完成切割”来验证系统能力。

剪切路线的优势在于，对依附型对象特别有效。只要分离点明确，剪切动作反而比生拉硬拽更可控、更少损伤。

但它的挑战也很明显：你得先知道该切哪，刀口如何避开果体，切割时如何保持对象稳定，以及切完以后对象如何被安全转移。很多末端执行器最后之所以变复杂，不是因为工程师“堆功能”，而是因为农业任务天然要求抓持和分离同步设计。

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旋拧：适合有天然“脱离机制”的对象

但对姿态要求高

有些作物与植株之间的连接，不一定最适合切断，而更适合通过旋转、拧动或拔离来完成分离。

苹果、部分柑橘、番茄果串上的特定果实，甚至一些菌菇对象，都可能出现这种情况。

2025 年一篇苹果采摘机器人的文献提到，苹果机器人研究长期在围绕“拉、扭、转”的果实分离机理进行设计。

旋拧路线的优点，是一旦机理匹配，常常可以减少额外刀具，动作更接近人工经验，也有机会降低切口污染或误切风险。

但它的要求也更高：目标姿态必须更准确，接触位置更讲究，机械臂和末端的扭矩控制也要更细。

尤其当果体表面摩擦不足或周围遮挡较多时，旋拧很容易变成“该转的不转，不该动的全动了”。

所以，旋拧不是一种通用末端路线，而是一种对对象生物学连接方式高度敏感的分离策略。

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梳理、挑拨与“非典型下手”

很多场景根本不能按传统抓取理解

农业末端执行器还有一类容易被忽略的路线，就是那些不以“抓稳后拿走”为核心的非典型机理。

比如串状果穗的梳理、枝叶拨开后的取出、菌菇的局部剥离、甚至某些薄弱连接处的拨断。

2026 年的一篇关于多模态末端执行器的研究摘要就已经提出，减少末端执行器数量、优化抓取与脱离方式，是未来方向之一。

这类路线提醒了一个很重要的事实：

农业机器人不一定非要模仿人手。

很多时候，最优的“下手方式”并不长得像手，而是长得像某种专门为某类对象、某类空间、某类节拍设计出来的工具。

对农业机械来说，末端执行器最忌讳的一点，就是过度执着于通用形态，而忽视了任务机理本身。

07

真正决定路线选择的

四个变量

把这些主流机理放在一起，最后决定“怎么下手”的，其实不是设计偏好，而是四个变量。

第一个变量，是对象表面和形态。
表面是否光滑、是否湿滑、是否带刺、曲率是否剧烈变化、尺寸分布是否离散，都会直接影响吸附和夹持的可行性。黄瓜吸附抓手的研究之所以要专门调整吸盘形状和表面参数，正是因为对象表面条件直接决定吸附力是否稳定。

第二个变量，是分离机理。
对象是切下来、扭下来、拔下来，还是托起来直接取走，这会决定剪切、旋拧或包覆哪一类路线更优。番茄和西兰花的研究都表明，分离动作常常比单纯抓取更决定系统成败。

第三个变量，是空间环境。
密植、遮挡、果串拥挤、棚架干涉、菌盖密集，这些都会影响末端尺寸、接近方向和动作轨迹。2025 年关于果蔬采收末端执行器的综述反复强调，很多末端方案不是败给对象，而是败给接近空间。

第四个变量，是节拍和容错。
有些场景宁可稍微复杂一点，也要把成功率做高；有些场景则对单次作业时间极敏感。双臂苹果机器人在密集果园里现场成功率约 60%，已经足以说明农业作业中节拍和成功率之间常常不能同时极致。末端执行器越复杂，往往越要承受节拍压力。

所以，“到底该怎么下手”没有统一答案，只有任务匹配。

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这几年最值得注意的变化

从单机理走向复合机理