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665經過50多年的發展，農林業采收機器人的研究已經取得了長足的進步，無論是機型種類，還是在關鍵技術方面，無論是國內，還是國外，農林業采收機器人的研究和開發都方興未艾。在日本、美國和西班牙等農林業機器人發達國家，采收機器人研究開發較早，開發的機型較多，但是，大多數仍未達到產業化水平。國內研究開發較晚，但是，在國家和相關地方政府和科技部門的大力支持下，在采收機器人的研發方面做了大量有益的研發工作，取得了一定的研究成果，距離產業化還有一定的差距。未來國內外的學者仍將致力于農林業采收機器人的實用化和產業化研究。
目前農林業采收機器人的研究仍存在一些問題亟待解決。
(1)末端執行器。機器人采收作物的收獲率、作物的完整程度以及采收完成后對原植株的損壞程度也是制約農林業采收機器人投入實際生產的重要原因。采收機器人的采收過程需要仿照人工作業，但是機械采摘末端執行器的設計限制了采收機器人在復雜環境下采收的成功率和采收下的作物的完好程度。同時農林業采收機器人的采收要盡量避免采收過程中對農作物植株的損傷，破壞性的采收是不可取的。因此，采收機器人末端執行器的設計既要考慮到末端執行器在枝葉間運動的靈活性，又要考慮采摘手爪對果蔬進行采收作業時接觸力的大小、摘取的方式，以保證果蔬的完好。
(2)圖像識別技術。目前對于采收作物的圖像識別技術已有了較多的研究，但是面對自然環境下生長的農作物，光照、枝葉遮擋和果實熟度等都是采收機器人工作時需要考慮的干擾因素，因此采收機器人對于成熟作物的識別率與識別速度始終難以達到較高的水平，這也導致機器人難以投入實際的農林業生產。采收機器人準確識別成熟作物的速度與精度是提升機器人作業效率的關鍵。利用高效的算法和先進的傳感器，將數據采集設備與視覺系統結合，提高視覺系統對信息的處理速度，同時利用機器學習和深度學習等技術不斷提高對成熟果實作物的識別精度將會成為未來圖像識別技術的發展方向。
(3)導航定位技術。隨著精準農業、設施農業的發展，高架栽培、溫室栽培等新型栽培方式將逐漸取代傳統的露天種植。而采收機器人在壟間的路徑規劃與障礙規避速度會對采收機器人的作業速度產生極大影響。采用人工神經元網絡技術，結合機器學習等方法提高機器人對復雜環境的識別和處理能力將是未來導航定位技術發展的關鍵。
(4)柔性結構。目前，農林業采收機器人基本都是針對特殊作物研究制造的特型機器人，泛用性差。采收機器人的設計和制造不應只滿足于單種類的作物，應該提高機器人的泛用性，通過更換末端執行器和控制程序能夠完成多種類型的作物收獲作業，甚至是將播種、施肥和噴藥等多種農林業生產作業集成到一臺機器人上。
(5)機器人本體設計。目前，農林業采收機器人由于所需的傳感器、圖像采集設備等儀器以及本體造價等原因導致其成本高昂。因此，對采收機器人結構的簡化既能有效降低其生產成本，又能提高機器人在復雜環境下工作靈巧性。同時簡化操作能讓農林業采收機器人能夠更快地在農林業生產中得到普及。
