综述：双臂并行与协作运动综述：方法、进展及在农业中的应用

《Computers and Electronics in Agriculture》：Review of dual-arm parallel and collaborative motion: methods, progress and applications in agriculture

　　本综述系统回顾了双臂机器人高速运动控制的最新进展，重点探讨了运动学建模、视觉伺服（Visual Servoing）、力触觉感知与自适应学习技术的融合，揭示了多模态传感与智能优化在提升动态环境适应性中的核心作用，为农业自动化提供了关键技术支撑。

　　

Kinematics and control of dual-arm robots

双臂机器人的运动学定义了双关节构型与末端执行器位姿间的数学关系，是运动规划与控制的理论基础。动态建模则通过分析惯性力、科里奥利力与重力效应，揭示机器人在不同工况下的行为特性。为实现高速稳定运动，控制策略需整合前馈补偿、自适应控制与阻抗调节，以应对负载突变与外部扰动。在农业非结构化环境中，模型不确定性（如作物力学特性变异）要求系统具备在线参数辨识与实时调整能力。

Key technologies for dual-arm rapidy motion

高速运动技术核心依赖于三大支柱：视觉伺服（VS）提供实时目标定位与轨迹修正，尤其在果实遮挡或光照突变场景中至关重要；运动规划算法需解决双臂协同路径生成与碰撞规避问题，特别是在枝干交错环境中；柔性抓取则涉及触觉传感与自适应握力控制，确保对脆弱农业物料（如果蔬）的无损操作。多传感器融合技术（视觉-力觉-触觉）进一步提升了系统在动态环境中的响应精度与鲁棒性。

Applications of dual arm motion in agriculture

在农业应用中，双臂机器人已实现果实采摘、枝条修剪、嫁接及产后处理等任务。采摘场景中，双臂可并行执行多目标采收（如番茄、草莓），或协作处理高遮挡度果实（如柑橘簇）；修剪任务需双臂协同定位枝条并避让冠层结构；嫁接操作要求毫米级精度的末端轨迹同步与力控协作；产后处理则涉及双臂分拣、包装等流水线作业。这些应用凸显了双臂系统在提升作业效率与适应复杂农艺需求方面的优势。

Challenges and future research directions

当前面临的核心挑战包括：多源异构环境下的碰撞规避（需同时处理枝条、果实、地形等多类型障碍）、动态干扰下的实时运动重构、以及大规模模型（如AI大模型）嵌入决策系统的可行性。未来需突破多模态感知融合、跨臂知识迁移学习、以及人-机-环境共融调控等方向，最终实现农业场景中全自主、高吞吐的智能双臂作业体系。

Conclusion

双臂高速运动技术正从传统模型驱动向学习驱动的自主系统演进。通过集成视觉伺服、智能规划与柔性操控，双臂机器人有望在非结构化农业环境中实现更高效率、精度与适应性，为精准农业提供核心自动化解决方案。