[0022] 將得到的特征表示輸入至分類器，將特征表示映射為植物成熟度狀態(tài)的概率分布，概率分布的維度等于預定義的成熟度狀態(tài)類別數(shù)； [0023] 利用已標注的植物成熟度狀態(tài)信息對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，通過最小化交叉熵損失函數(shù)優(yōu)化網(wǎng)絡參數(shù)，得到訓練好的狀態(tài)識別模型； [0024] 對于新獲取的植物三維模型，提取其表型參數(shù)，將提取的表型參數(shù)輸入到訓練好的狀態(tài)識別模型中，通過前向傳播獲得成熟度狀態(tài)的預測概率分布，取概率最大的成熟度狀態(tài)作為識別結果。 [0025] 在一種可選的實施例中， [0026] 根據(jù)植物生長數(shù)據(jù)和植物成熟度數(shù)據(jù)，判斷廊道內(nèi)植物是否達到采收條件，若植物達到采收條件，則控制采收執(zhí)行機構對廊道內(nèi)的植物進行采收操作，并獲取采收量數(shù)據(jù)，基于采收量數(shù)據(jù)，計算商品率和庫存量包括： [0027] 將植物生長數(shù)據(jù)和植物成熟度數(shù)據(jù)輸入預先訓練的植物生長狀態(tài)與采收條件的映射模型中，判斷植物是否達到最佳采收條件； [0028] 當植物達到最佳采收條件時，輸出采收決策結果，將采收決策結果傳輸給采收執(zhí)行機構，利用采收執(zhí)行機構基于目標果實的三維位姿信息，采用視覺伺服和深度強化學習算法，對目標果實的精準定位并進行自適應采摘； [0029] 將采摘的果實通過傳送帶輸送至智能分揀系統(tǒng)，智能分揀系統(tǒng)利用計算機視覺算法對果實的外觀、大小和品質(zhì)進行檢測，根據(jù)預設的分級標準進行自動分揀，并統(tǒng)計各級別果實的數(shù)量和重量，生成采收量數(shù)據(jù)和庫存數(shù)據(jù)； [0030] 根據(jù)采收量數(shù)據(jù)和庫存數(shù)據(jù)計算商品率和庫存量，并實時上傳至云端管理平臺，利用大數(shù)據(jù)分析和機器學習算法，對采收計劃、資源調(diào)度和產(chǎn)品需求進行動態(tài)預測和優(yōu)化，并將優(yōu)化結果反饋至采收決策模型和采收執(zhí)行機構，形成閉環(huán)控制。 [0031] 在一種可選的實施例中， [0032] 利用采收執(zhí)行機構基于目標果實的三維位姿信息，采用視覺伺服和深度強化學習算法，對目標果實的精準定位并進行自適應采摘包括： [0033] 采收執(zhí)行機構根據(jù)接收到的采收指令和目標果實的三維位姿信息，結合廊道環(huán)境地圖，采用分布式任務分配算法，對采收任務進行分解和優(yōu)化，生成每個采收機器人的目標區(qū)域和導航路徑，并將其發(fā)送至對應的采收機器人； [0034] 采收機器人根據(jù)接收到的目標區(qū)域和導航路徑，通過自主導航算法移動至指定位置，以三維位姿誤差為反饋信號，通過自適應模糊控制算法，控制多自由度機械臂的關節(jié)運動，實時調(diào)整機械臂的運動軌跡和速度，使末端執(zhí)行器與目標果實精確對準； [0035] 末端執(zhí)行器通過自適應調(diào)節(jié)抓手內(nèi)部的充氣腔體，使抓手與目標果實表面柔和貼合，同時利用近紅外光譜儀采集目標果實表面的反射光譜數(shù)據(jù)，通過光譜分析算法評估果實的成熟度和品質(zhì)參數(shù)，得到品質(zhì)評估值； [0036] 采收機器人以得到的品質(zhì)評估值作為獎勵函數(shù)，以機械臂關節(jié)角度、速度和抓取力度作為動作空間，以目標果實的三維位姿信息、大小、成熟度和環(huán)境障礙物信息作為狀態(tài)空間，構建深度強化學習框架，使采收機器人通過與環(huán)境的交互探索，學習在動態(tài)變化的環(huán)境中自適應調(diào)整采摘策略。 [0037] 在一種可選的實施例中， [0038] 分別將計算得到的商品率和庫存量與預設商品率閾值和庫存量閾值進行比較，若商品率低于預設商品率閾值或庫存量高于預設庫存量閾值，則調(diào)整廊道封閉區(qū)域內(nèi)的環(huán)境參數(shù)，控制廊道封閉區(qū)域內(nèi)的環(huán)境參數(shù)以優(yōu)化植物生長狀況包括： [0039] 將廊道封閉采收環(huán)境的商品率、庫存量和能耗作為多目標優(yōu)化問題的目標函數(shù)，建立包含溫度、濕度和光照等環(huán)境參數(shù)的決策變量向量，構建多目標優(yōu)化模型； [0040] 利用多目標優(yōu)化算法求解所述多目標優(yōu)化模型，并引入智能變異操作符和智能交叉操作符，自適應調(diào)整多目標優(yōu)化算法參數(shù)，得到廊道封閉采收環(huán)境參數(shù)的最優(yōu)解集； [0041] 基于廊道封閉采收環(huán)境參數(shù)的最優(yōu)解集，引入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需求導向的決策偏好信息，通過設置商品率、庫存量和能耗目標權重，以及定義的目標滿意度閾值和模糊決策規(guī)則，對最優(yōu)解集中的環(huán)境參數(shù)組合進行評價和排序，并結合農(nóng)業(yè)專家知識和實踐經(jīng)驗，得到最優(yōu)的環(huán)境參數(shù)組合，并生成環(huán)境參數(shù)的智能調(diào)優(yōu)方案，將得到的智能調(diào)優(yōu)方案應用于廊道封閉采收環(huán)境的實際控制過程。 [0042] 在一種可選的實施例中， [0043] 利用多目標優(yōu)化算法求解所述多目標優(yōu)化模型，并引入智能變異操作符和智能交叉操作符，自適應調(diào)整多目標優(yōu)化算法參數(shù)，得到廊道封閉采收環(huán)境參數(shù)的最優(yōu)解集包括： [0044] 初始化由環(huán)境參數(shù)組合構成的粒子群，并評估每個粒子的適應度值和非支配關系，更新粒子的個體歷史最優(yōu)位置和全局非支配解集； [0045] 對粒子群進行快速非支配排序和擁擠距離計算，選擇優(yōu)先級高于閾值的粒子作為父代粒子，引入智能變異操作符，自適應調(diào)整變異步長和變異概率，同時引入智能交叉操作符，自適應調(diào)整交叉方式和交叉概率，得到子代粒子；

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其特征在于，對于新獲取的植物三維模型，提取其表型參數(shù)，將提取的表型參數(shù)輸入到訓練好的狀態(tài)識別模型中，識別植物的成熟度，得到植物成熟度數(shù)據(jù)之前的步驟還包括： 將植物三維模型的表型參數(shù)進行歸一化處理，并通過最遠點采樣算法對歸一化處理后的表型參數(shù)進行重采樣，得到重采樣后的參數(shù)矩陣； 將重采樣后的參數(shù)矩陣輸入至狀態(tài)識別模型中，所述狀態(tài)識別模型通過多個卷積層提取不同尺度和抽象層次的特征圖，并通過池化層對特征進行下采樣，最后經(jīng)過全連接層進行特征融合，生成最終的特征表示； 將得到的特征表示輸入至分類器，將特征表示映射為植物成熟度狀態(tài)的概率分布，概率分布的維度等于預定義的成熟度狀態(tài)類別數(shù)； 利用已標注的植物成熟度狀態(tài)信息對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，通過最小化交叉熵損失函數(shù)優(yōu)化網(wǎng)絡參數(shù)，得到訓練好的狀態(tài)識別模型； 對于新獲取的植物三維模型，提取其表型參數(shù)，將提取的表型參數(shù)輸入到訓練好的狀態(tài)識別模型中，通過前向傳播獲得成熟度狀態(tài)的預測概率分布，取概率最大的成熟度狀態(tài)作為識別結果。 4.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)植物生長數(shù)據(jù)和植物成熟度數(shù)據(jù)，判斷廊道內(nèi)植物是否達到采收條件，若植物達到采收條件，則控制采收執(zhí)行機構對廊道內(nèi)的植物進行采收操作，并獲取采收量數(shù)據(jù)，基于采收量數(shù)據(jù)，計算商品率和庫存量包括： 將植物生長數(shù)據(jù)和植物成熟度數(shù)據(jù)輸入預先訓練的植物生長狀態(tài)與采收條件的映射模型中，判斷植物是否達到最佳采收條件； 當植物達到最佳采收條件時，輸出采收決策結果，將采收決策結果傳輸給采收執(zhí)行機構，利用采收執(zhí)行機構基于目標果實的三維位姿信息，采用視覺伺服和深度強化學習算法，對目標果實的精準定位并進行自適應采摘； 將采摘的果實通過傳送帶輸送至智能分揀系統(tǒng)，智能分揀系統(tǒng)利用計算機視覺算法對果實的外觀、大小和品質(zhì)進行檢測，根據(jù)預設的分級標準進行自動分揀，并統(tǒng)計各級別果實的數(shù)量和重量，生成采收量數(shù)據(jù)和庫存數(shù)據(jù)； 根據(jù)采收量數(shù)據(jù)和庫存數(shù)據(jù)計算商品率和庫存量，并實時上傳至云端管理平臺，利用大數(shù)據(jù)分析和機器學習算法，對采收計劃、資源調(diào)度和產(chǎn)品需求進行動態(tài)預測和優(yōu)化，并將優(yōu)化結果反饋至采收決策模型和采收執(zhí)行機構，形成閉環(huán)控制。 5.根據(jù)權利要求4所述的方法，其特征在于，利用采收執(zhí)行機構基于目標果實的三維位姿信息，采用視覺伺服和深度強化學習算法，對目標果實的精準定位并進行自適應采摘包括：