1.一种机器人水果采摘系统，所述机器人水果采摘系统包括自主机器人，所述自主机器人包括以下子系统：
定位子系统，所述定位子系统可操作以使用例如计算机视觉引导系统的计算机实施的引导系统实现所述机器人的自主定位；
至少一个采摘臂；
至少一个采摘头或其他类型的末端执行器，所述末端执行器安装在每个采摘臂上，以切割特定水果或果束的茎或枝或采摘所述水果或果束，并且接着转移所述水果或果束；
计算机视觉子系统，所述计算机视觉子系统用于分析待采摘或储存的所述水果的图像；
控制子系统，所述控制子系统用采摘策略编程或学习采摘策略；
质量控制(QC)子系统，所述质量控制(QC)子系统用于监测已采摘或可采摘水果的质量，并且根据大小和/或质量对水果进行分级；以及
储存子系统，所述储存子系统用于接收所采摘水果并且将所述水果储存在容器中以便储存或运输，或者储存在果篮中用于零售。
2.如权利要求1所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统还包括履带式或轮式漫游车或车辆，其能够使用基于计算机视觉的引导系统自主地导航。
3.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述计算机视觉子系统包括至少一个3D立体相机。
4.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中分析水果图像的所述计算机视觉子系统包括用于检测水果的图像处理软件，并且所述控制子系统包括用于决定是否采摘所述水果的软件和用于基于自动更新策略，例如基于强化学习的策略采摘所述水果的最佳策略。
5.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述控制子系统使用强化学习自动学习水果采摘策略。
6.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述采摘臂具有6个自由度。
7.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述采摘臂定位各自安装在所述采摘臂上的所述末端执行器和相机。
8.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述末端执行器包括以下方式：(i)切割所述果柄或茎；以及(ii)抓住所述切割的果柄或茎以将所述水果传送到所述QC和储存子系统。
9.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器人自动地将自身装载到储存容器或运输车辆上和从所述储存容器或运输车辆卸载。
10.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器人在水果生产植物中自动导航，例如沿着成行的苹果树或草莓植物，包括桌子种植的草莓植物或覆盆子植物。
11.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统自动与其他机器人系统和人类采摘者协作，以有效地划分采摘工作。
12.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统自动确定目标水果的位置、方向和形状。
13.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统基于在所述质量控制子系统中可自动更新的因素自动确定水果是否适合于采摘。
14.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述末端执行器将成熟水果的可食用和可口部分与其茎或果柄分开，而不接触所述可食用部分。
15.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统按照大小和其他适合性测量自动对水果进行分级，所述适应性测量被编程到所述QC子系统或由所述QC子系统学习。
16.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统自动地将所采摘水果传送到固持在所述储存子系统中的合适的储存容器中，而不处理所述水果的所述可食用和可口部分或者可能被处理擦伤的水果的其他敏感部分。
17.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述控制子系统使用基于机器学习的采摘策略来最小化所述末端执行器或所述机器人的其他部分损坏水果或所述水果生长的植物的风险。
18.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述采摘臂移动所附接的相机以允许所述计算机视觉子系统定位目标水果并且确定其姿势和采摘的适合性。
19.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述采摘臂是轻型机器人臂，其具有至少一些接头，所述接头具有+/-275度的运动范围，所述运动范围将所述末端执行器定位用于采摘并且将所采摘水果移动到所述QC子系统。
20.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述控制子系统操作总定位系统和所述采摘臂。
21.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述控制子系统使用来自所述计算机视觉子系统的输入，所述计算机视觉子系统分析水果图像以决定何时何地移动所述机器人。
22.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述QC子系统负责对所采摘水果进行分级、确定其适合零售或其他用途，以及弃置不可用的水果。
23.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器人采摘腐烂或其他不合适的水果，接着将所述水果弃置到机器人内或地面上的合适容器中，并且所述容器可通过弃置滑槽接近，所述弃置滑槽的孔位于QC子系统的底部使得所述采摘臂可以立即掉落水果而无需移动到替代容器。
24.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中在弃置滑槽或成像室中诱发正或负气压，以确保来自先前弃置的水果的真菌孢子远离成像室中的健康水果。
25.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统包括一个或多个6轴轻质机器人采摘臂，所述采摘臂具有的一些或所有接头具有+/-275度的运动范围。
26.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统包括两个或更多个采摘臂，并且所述采摘臂不对称地定位在所述机器人上。
27.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器人具有可移除的轨道，并且如果所述轨道被移除，则所述机器人可以在导轨上运行。
28.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器人配备有悬挂安装的水果保持托盘。
29.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器人配备有水果保持托盘，所述水果保持托盘安装在可移动臂上，所述可移动臂从第一延伸位置移动到第二更紧凑位置。
30.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器人配备有水果保持托盘，所述水果保持托盘布置成两个或更多个垂直定向的堆叠。
31.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器人由远程电源供电。
32.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器人具有一个或多个灯，当需要更换水果托盘或保持器时，所述一个或多个灯激活。
33.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中快速移动的机器人自动地从进行水果采摘的较慢移动的机器人移除托盘或保持器。
34.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器人具有一个或多个灯，所述一个或多个灯响应于用户输入而激活并且在所述机器人上方照射识别信号。
35.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统包括成像或分析室，其中通过所述采摘臂放置水果，接着对所述水果进行成像或分析以用于分级或质量控制目的。
36.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统包括成像或分析室，其中水果被成像或分析用于分级或质量控制目的，并且其中所述成像或分析室在成像或分析室的孔顶部包括孔和狭缝或圆筒或盖子或挡板，用于阻挡不需要的光进入腔室，同时仍然允许水果降低或进入其中。
37.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统包括成像或分析室，其中水果被成像或分析用于分级或质量控制目的，并且其中所述成像或分析室包括一个或多个相机和/或其他传感器，例如对包括IR在内的EM光谱的特定(可能是不可见)部分敏感的相机，(ii)使用偏振光的相机和照明器，以及(iii)特定于水果可能发出的特定化合物的传感器。
38.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统包括用于穿过机器人的铰接接头的线缆的线缆管理系统，所述线缆管理系统包括线缆外壳和相对于所述外壳扭转的中央线缆引导件，当所述接头旋转时，允许线圈或螺旋线缆膨胀和收缩。
39.如权利要求38所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器人包括由若干个单独的刚性体构成的采摘臂，每个刚性体在铰接接头处附接到另一刚性体，并且存在与每个铰接接头中的一个或多个相关联的线缆外壳。
40.如权利要求38至39所述的机器人水果采摘系统，其中所述线缆引导件被配置成使得所述线缆通过所述线缆外壳的中心被引导离开到下一主体。
41.如权利要求38至40所述的机器人水果采摘系统，其中所述线缆管理系统被配置成在所述铰接接头移动通过其整个运动范围时使所述线缆的局部曲率的变化最小化。
42.如权利要求38至41所述的机器人水果采摘系统，其中所述线缆是未屏蔽的，并且所述外壳提供屏蔽。
43.如权利要求38至42所述的机器人水果采摘系统，其中所述线缆还用于提供足够的热量以减少线缆劣化。
44.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述采摘臂是可调节的，并且可以重新定位以最大化特定作物品种或生长系统的采摘效率，例如特定桌面生长系统的高度。
45.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统被配置成除了采摘之外还执行若干功能，包括用合适的除草剂和杀虫剂喷洒杂草或害虫的能力，或者用于重新定位或修剪桁架以促进旺盛的水果生长或随后采摘。
46.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器人通过测量其相对于张紧的线缆的位置和/或定向来估计其相对于作物行的位置和定向。
47.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器人通过测量其相对于沿着作物行(‘向量线缆’)延伸的张紧线缆的位移来估计其相对于所述行的位置和定向。
48.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器人包括一个或多个随动臂，所述随动臂安装成跟随所述机器人。
49.如权利要求48所述的机器人水果采摘系统，其中所述随动臂的一端通过铰接接头连接到机器人底盘，另一端连接到沿着线缆运行的卡车。
50.如权利要求49所述的机器人水果采摘系统，其中测量所述铰接接头处的角度以确定相对于所述线缆的位移。
51.如权利要求49至50所述的机器人水果采摘系统，其中所述角度是根据电位计的电阻测量的。
52.如权利要求48至51所述的机器人水果采摘系统，其中两个随动臂用于确定相对于所述向量线缆的位移和定向。
53.如权利要求46至52所述的机器人水果采摘系统，其中计算机视觉引导系统测量所述机器人相对于所述向量线缆的位移。
54.如权利要求47至53所述的机器人水果采摘系统，其中所述计算机视觉系统利用机器人坐标系中已知的位置和定向来测量由安装的相机获得的2D图像中的线缆的投影位置。
55.如权利要求47至54所述的机器人水果采摘系统，其中支架允许所述向量线缆附接到作物生长的桌子的支腿上。
56.如权利要求49至55所述的机器人水果采摘系统，其中所述卡车配备有微动开关，所述微动开关定位成在所述卡车与所述线缆失去接触时断开电路。
57.如权利要求48至56所述的机器人水果采摘系统，其中使用磁耦合将所述随动臂的外部附接到所述随动臂的内部，使得在发生故障或其他事件时所述随动臂的所述部分可以分开而不会损坏。
58.如权利要求48至57所述的机器人水果采摘系统，其中所述随动臂的外部与内部的分离触发控制软件以停止所述机器人。
59.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中控制所述采摘臂以优化采摘速度与采摘精度之间的折衷。
60.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述控制子系统通过确定采摘特定目标水果的尝试将成功的统计概率来确定所述特定目标水果或果束的适合性，以通过特定接近轨迹进行采摘。
61.如权利要求60所述的机器人水果采摘系统，其中根据从特定目标水果附近的视点获得的场景的图像确定估计采摘成功的概率。
62.如权利要求60至61所述的机器人水果采摘系统，其中确定所述统计概率是基于多变量统计模式，例如蒙特卡罗模拟。
63.如权利要求62所述的机器人水果采摘系统，其中所述统计模型是从工作机器人获得的采摘成功数据中训练和更新的。
64.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述控制子系统使用由可以观察到目标水果而无遮挡的视点范围形成的场景的隐式3D模型来确定采摘臂和物体之间的碰撞概率。
65.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述控制子系统确定所述目标水果看起来未被遮挡的一个或多个视点，并且因此识别空间的无障碍区域。
66.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述计算机视觉子系统使用统计先验获得目标水果的形状参数值的最大似然估计，接着所述系统计算所述目标的体积估计，并且由此估计目标的重量。
67.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述计算机视觉子系统确定水果的大小和形状。
68.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述计算机视觉子系统确定水果的大小和形状，作为估计水果的手段，从而确保根据预期客户对每个果篮的平均或最小质量的要求将所需质量的水果放置在每个果篮中。
69.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所采摘水果基于所述所采摘水果的大小和质量测量被自动分配到特定的果篮(或容器)中，以根据最大化种植者预期的获利能力的测量来最小化总成本的统计预期。
70.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中在采摘水果时动态地更新描述所采摘水果的大小和其他质量测量的概率分布。
71.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述采摘臂将较大的草莓放置在较远离所述采摘臂的基部的果篮中，以便最小化耗时的到远处的果篮的臂移动的数量。
72.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中如果所述质量控制子系统将所选择的水果识别为需要由人类操作者进行详细检查，则所述采摘臂将所选择的水果放置在单独的储存容器中以供人类操作者随后仔细检查和重新包装。
73.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述控制子系统对果束实施两阶段采摘程序，其中首先采摘整个果束，接着从其中移除不适合的个别水果。
74.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器人测量所采摘水果的姿势，使得所述水果可以被定位在用于成像或分析的最佳姿势，或者用于在最佳高度处释放以落入果篮或容器中。
75.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器人确定已经在果篮或容器中的其他采摘水果的位置，并且相应地改变到所述果篮或容器中的释放位置或高度，以便将新水果添加到所述果篮或容器中。
76.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器人自动地将所采摘水果定位或定向在果篮或其他容器中以最大化视觉吸引力。
77.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器人自动生成特定果篮中水果的质量或其他属性的记录，并且将机器可读图像添加到链接回所述记录的所述果篮。
78.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器人选择地面自由区域内的路径，以便以优化行程时间和地面损坏之间的折衷的方式在地面上分配路线。
79.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中一系列机器人自动跟随在人控制下驱动的单个‘引导’机器人。
80.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中使用关于若干机器人的位置的信息以及影响一个或多个机器人的任何故障状况或即将发生的故障状况的紧急程度来规划人类监督者在其中的路线。
81.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中控制所述机器人相对于目标水果的位置以优化采摘性能，例如最小化预期采摘时间。
82.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中通过在配置空间中的一对或多对点之间对所述机器人的运动进行物理模拟，在运行时间之前识别无碰撞路径或无障碍轨迹，从而定义图形(或‘路线图’)，其中节点对应于配置(和相关的末端执行器姿势)，并且边缘对应于配置之间的有效路线。
83.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中机器人臂路径规划是通过在空间区域(‘体素’)和与配置空间路径相对应的路线图图形的边缘之间的映射来建立的，所述配置空间路径将使所述机器人在其部分或全部动作期间与所述区域相交。
84.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统记录环境中可能需要随后人为干预的不期望状况以及地图坐标。
85.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统将所有检测到的水果(无论是成熟的还是未成熟的)的位置储存在计算机存储器中，以便产生产量图。
86.如权利要求85所述的机器人水果采摘系统，其中所述产量图使农民能够识别例如疾病或欠浇水或过度浇水的问题。
87.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统在计算机存储器中储存已检测到但未采摘的未成熟水果的地图坐标系位置。
88.如权利要求85至87所述的机器人水果采摘系统，其中所述产量图考虑了时间对先前未成熟水果的成熟度的影响。
89.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统通过相应地调整所述场景的几何形状和相机视点的模型来测量所述机器人的倾斜程度并且补偿所述倾斜程度。
90.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统包括加速度计。
91.如权利要求89至90所述的机器人水果采摘系统，其中使用所述加速度计直接测量倾斜度，或者通过基于作物行测量坐标系中机器人的一部分的位置来间接测量倾斜度。
92.如权利要求89至91所述的机器人水果采摘系统，其中校正所述倾斜所需的适当3D到3D变换被应用于预定义的相机姿势和环境几何形状。
93.如权利要求89至92所述的机器人水果采摘系统，其中动态调节机器人轨道在所述行中的横向位置，使得尽管倾斜，所述采摘臂仍较接近于其设计位置。
94.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中通过采用柔软的抓手实现的阻尼减少了通过采摘水果引起的水果振荡。
95.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中通过调节所述机器人臂的末端执行器的加速度或速度或运动实现的阻尼减少了通过采摘水果引起的水果振荡。
96.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统估计所述水果的质量和摆长。
97.如权利要求94至96所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统设计所需的减速或加速曲线(动态或其他)以使振荡的幅度或持续时间最小化。
98.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述末端执行器至少使用以下阶段：
(i)选择阶段，在所述选择阶段期间，所述目标水果与植物或树木和/或在植物/树木和/或种植基础设施上生长的其他水果进行物理分隔或分离，以及
(ii)切断阶段，在所述切断阶段期间，所述目标水果从所述植物/树木上永久切断。
99.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述末端执行器包括钩。
100.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中在所述选择阶段期间将所述水果从其原始生长位置移开。
101.如权利要求98至100所述的机器人水果采摘系统，其中在所述选择阶段之后和所述切断阶段之前引入决策阶段。
102.如权利要求101所述的机器人水果采摘系统，其中所述决策阶段包括通过其茎或其他方式旋转水果。
103.如权利要求101所述的机器人水果采摘系统，其中所述决策阶段用于确定是否切断水果，或将切断水果的方式。
104.如权利要求98至103所述的机器人水果采摘系统，其中所述选择阶段是可逆的。
105.如权利要求104所述的机器人水果采摘系统，其中通过改变所述钩的形状来实现可逆性。
106.如权利要求104所述的机器人水果采摘系统，其中通过所述钩的移动或旋转实现可逆性。
107.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统能够同时夹持和切割目标水果的茎。
108.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统包括位于单个多路复用末端执行器上的多个采摘单元。
109.如权利要求108所述的机器人水果采摘系统，其中采摘单元上的多个采摘功能由单个致动器或马达驱动，通过轻型构件选择性地接合，例如：电磁铁、接合销、旋转翼片或类似物。
110.如权利要求108至109所述的机器人水果采摘系统，其中单个马达或致动器驱动所述头上通过例如电磁铁、接合销、旋转翼片或类似构件选择性地接合的所有单元的一个功能。
111.如权利要求109至110所述的机器人水果采摘系统，其中所述功能由来自所述系统中其他地方的轻质构件驱动，例如使用：鲍登线缆、扭转驱动线缆/弹簧、气动或液压构件。
112.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述末端执行器将所述目标水果拉离所述植物，以便在所述水果从所述植物中永久切断之前确定所述水果的采摘适合性。
113.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述末端执行器包括具有动态可编程轨迹的钩。
114.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述末端执行器至少使用以下阶段：
(i)选择阶段，在所述选择阶段期间，所述目标水果与树木和/或在树木和/或种植基础设施上生长的其他水果进行物理分隔或分离；
(ii)切断阶段，在所述切断阶段期间，所述目标水果永久性地从树木上切下；并且其中通过致动环来执行所述选择和切断阶段，其中以编程方式控制所述环的直径、位置和定向。
115.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述末端执行器至少使用以下阶段：
(i)选择阶段，在所述选择阶段期间，所述目标水果与树木和/或在树木和/或种植基础设施上生长的其他水果进行物理分隔或分离；
(ii)切断阶段，在所述切断阶段期间，所述目标水果永久性地从树木上切下；并且以及其中所述选择和切断阶段由一组夹钳执行，其中所述夹钳的直径和位置以编程方式控制。
116.如权利要求115所述的机器人水果采摘系统，其中以编程方式控制例如打开、部分关闭或关闭的夹钳姿势。
117.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中使用所述基于计算机视觉的系统，以便使用由大致沿着作物行向前或向后指向的相机获得的图像来确定所述机器人相对于一行作物的驶向和横向位置。
118.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述基于计算机视觉的子系统检测目标水果，并且其中所述机器人包括末端执行器，其中所述末端执行器的一部分用作曝光控制目标。
119.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述控制系统软件使用从天气预报推断或导出的照明条件作为所述控制子系统或计算机视觉子系统的输入来控制采摘策略或操作。
120.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述基于计算机视觉的子系统检测目标水果，并且末端执行器能够在采摘之前将候选水果与所述植物和所述果束中的其他水果物理地分离。
121.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中镜被定位和定向以提供所述水果的多个虚拟视图。
122.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述基于计算机视觉的系统在不同的照明条件下获得目标水果的多个图像，并且推断出关于目标水果的形状的信息。
123.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述基于计算机视觉的子系统使用图像划分技术来提供水果健康的指示。
124.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述基于计算机视觉的子系统检测水果瘦果或小核果的位置或点，并且使用赋予最低能量给规则布置的位置的能量函数为这些位置或这些位置的布置分配成本。
125.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中语义标记方法用于检测瘦果，例如决策森林分类器。
126.如权利要求124至125所述的机器人水果采摘系统，其中所有点上成本的总和提供了水果健康的指示。
127.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中通过分析以下中的一者或多者来提供水果健康的指示：瘦果的颜色、水果的果肉的颜色或水果的3D形状。
128.如权利要求127所述的机器人水果采摘系统，其中使用神经网络或其他机器学习系统，所述神经网络或其他机器学习系统是从具有相关联专家导出的地面实况标签的现有图像的数据库训练的。
129.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述基于计算机视觉的子系统用于对水果进行分类，并且其中所述系统允许种植者调整用于对所述水果进行分类的阈值。
130.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述基于计算机视觉的子系统定位需要有针对性地局部施用例如除草剂或杀虫剂的化学品的植物或特定植物的特定部分。
131.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述基于计算机视觉的子系统检测特定种类病原体的实例，例如：昆虫、干腐病、湿腐病。
132.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述计算机视觉子系统使用单点光源在水果表面上诱发的镜面反射来检测小核果或瘦果。
133.如权利要求132所述的机器人水果采摘系统，其中一个末端执行器用于采摘，而另一末端执行器用于喷洒。
134.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中末端执行器是喷洒末端执行器，其含有小的液体化学品储存器。
135.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述采摘臂访问所述底盘上的站以收集化学品盒。
136.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述采摘臂访问所述底盘中的盒，以将所需的液体化学品从盒吸入其储存器中，或者将未使用的化学品从其储存器排出回到盒中。
137.如权利要求130至136所述的机器人水果采摘系统，其中若干不同类型的化学品以动态可编程组合方式组合以实现更优化的局部处理。
138.如权利要求131至136所述的机器人水果采摘系统，其中多个盒含有多种不同的化学组合。
139.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中机器学习方法用于训练检测算法以自动检测目标水果。
140.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统识别由相机获得的RGB彩色图像中的水果。
141.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统通过密集立体声或其他方式识别深度图像中的水果。
142.如权利要求139至141所述的机器人水果采摘系统，其中所述训练数据是数据集，其中目标水果的位置和定向在植物图像中用手注释，所述植物图像表示可能由所述相机获得的那些植物。
143.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中训练检测算法以对由所述相机捕获的图像执行语义分段。
144.如权利要求143所述的机器人水果采摘系统，其中语义分段标记每个图像像素，例如成熟水果、未成熟水果或其他物体。
145.如权利要求144所述的机器人水果采摘系统，其中聚类算法聚合语义分段的结果。
146.如权利要求139至145所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器学习方法是决策森林分类器。
147.如权利要求139至146所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器学习方法是卷积神经网络。
148.如权利要求139至147所述的机器人水果采摘系统，其中训练卷积神经网络以区分含有其中心的目标水果的图像块与不含有目标水果的图像块。
149.如权利要求139至148所述的机器人水果采摘系统，其中滑动窗口方法用于确定可能含有目标水果的所有图像的位置。
150.如权利要求139至149所述的机器人水果采摘系统，其中语义分段用于识别目标水果的可能图像位置，以便由CNN或其他形式的推理引擎随后进行更准确的分类或姿势确定。
151.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中具有回归模型的机器学习方法用于预测描述来自包括单眼、立体和深度图像的图像的近似旋转对称水果的定向的角度。
152.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中机器学习方法用于训练检测算法以识别和描绘由相机捕获的图像中的果柄。
153.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中机器学习方法用于训练预测算法以预测对于目标水果的初始姿势估计有多少改善可能由给定的额外视点揭示。
154.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统预测哪些额外信息，包括一组可用视点中的哪些视点，可能是最有价值的，包括对总体生产率最有利的信息。
155.如权利要求154所述的机器人水果采摘系统，其中所述额外信息是果柄附着到目标水果的位置或点。
156.如权利要求154所述的机器人水果采摘系统，其中所述额外信息是所述水果在没有特定视点遮挡的情况下可见的知识。
157.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述额外信息是所述相机和所述水果之间的空间没有来自特定视点的障碍的知识。
158.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统从一个或多个视点获得的目标水果的一个或多个图像中恢复目标水果的3D形状，并且其中使用所述目标水果的图像外观的生成模型。
159.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中使用几何和/或光度模型拟合方法来预测目标水果的表面外观以及在不同的受控照明条件下由目标水果投射到其自身上的阴影。
160.如权利要求159所述的机器人水果采摘系统，其中成本函数，即图像之间一致性的测量，对于遮挡是稳健的，或者所述水果与遮挡源物理分离。
161.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中机器学习方法用于训练标记算法以自动地将标签分配给由所述系统捕获的图像，其中由人类专家提供的预标记图像用于训练所述系统。
162.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中由人类专家提供的标记数据用于训练机器学习系统，以通过用训练数据训练图像分类器来自动地将质量分配给新采摘的水果，所述训练数据包括(i)由所述QC子系统获得的所采摘水果的图像和(ii)由人类专家提供的相关质量标签。
163.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中在所述机器人运行时，通过强化学习训练所述控制策略子系统。
164.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述控制子系统通过强化学习进行训练，并且其中通过使用在可用视点中捕获的真实世界环境的图像来模拟所述机器人的运动来完成训练。
165.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述控制系统被训练以通过强化学习来预测采摘成功，并且其中在模拟采摘环境中进行训练。
166.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统被训练以通过强化学习来预测采摘成功，其中采摘成功的预测器是确保所述末端执行器的预测路径扫过含有目标果柄而非其他果柄的3D体积。
167.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述控制子系统通过强化学习进行训练，所述强化学习包括由人类操作者执行的动作。
168.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中机器学习方法用于训练模型以预测产量预测。
169.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统记录地图坐标系位置以及所有检测到的水果的图像，并且所记录的数据用于训练模型以估计作物产量预测。
170.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统使用由工作机器人获得的采摘成功数据来学习和细化用于估计采摘成功概率的动态可更新统计模型的参数。
171.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统可操作以切割水果的茎，其中通过首先切断并且抓住其茎来采摘所述水果，并且在后续操作将所述水果的主体从其茎移除。
172.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统可操作以使用压缩空气射流从其茎上切断所述水果，而不需要处理所述水果的主体。
173.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器人包括套环，所述套环成形为便于迫使所述水果的主体离开所述茎。
174.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统可操作以通过利用所述目标水果的主体的惯性将所述茎从其水果切断，以使所述水果的主体与其茎分离。
175.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统可操作以通过使水果在大致垂直于其果柄的方向上往复前后运动或旋转轴大致平行于果柄的振荡旋转运动来移动水果或其果柄来切割或切断水果的茎。
176.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中路径规划算法用于将障碍物建模为具有不同材料特性的不同类型障碍物的场景空间占用的概率模型。
177.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述末端执行器可操作以切割水果的茎，其中所述系统包括可变形的末端执行器，所述可变形的末端执行器被设计成在压缩力下变形。
178.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述系统可操作以在不处理所述水果主体的情况下切割水果的茎。
179.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述机器人在夜间可操作，其具有在夜间操作的计算机视觉系统，并且当水果较冷时采摘水果并且因此更坚固以最小化瘀伤。
180.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述末端执行器可操作以干净地切割水果茎而不会撕裂以提高水果产量。
181.如任一前述权利要求所述的机器人水果采摘系统，其中所述质量控制子系统根据风味或质量预测来预测水果的风味或质量并且将所述水果放置在特定的储存容器中。
182.如权利要求181所述的机器人水果采摘系统，其中水果的风味或质量的预测取决于对所述水果随时间测量的生长轨迹数据的分析。
183.一种通过使用前述权利要求1至182中任一项所述的机器人水果采摘系统对每个水果成像以针对采摘确定成熟度或适合性来优化水果产量预测的方法。
184.一种通过使用前述权利要求1至182中任一项所述的机器人水果采摘系统对每个水果成像以针对采摘确定成熟度或适合性来优化一个水果农场或多个水果农场的水果产量映射的方法。
185.一种通过使用前述权利要求1至182中任一项所述的机器人水果采摘系统来最大化水果保质期的方法。
186.一种通过使用前述权利要求1至182中任一项所述的机器人水果采摘系统选择性地储存或装篮具有最佳风味或质量的水果的方法。
187.一种使用前述权利要求1至182中任一项所述的机器人水果采摘系统采摘时的水果。
188.如权利要求187所述的水果，所述水果是草莓，包括在桌子上生长的草莓。
189.如权利要求187所述的水果，所述水果是覆盆子。
190.如权利要求187所述的水果，所述水果是苹果、或梨、或桃子、或葡萄、李子、樱桃或橄榄。