采茶机器人是利用现代机械、电子、计算机和信息技术，在茶园自动化采摘茶叶的智能化设备。采茶机器人的应用对于提升茶叶生产效率、降低人工成本和缓解劳动力短缺具有重要意义。SCARA机械手因其结构简单、刚性好、响应速度快等特点，成为采茶机器人采摘机构的首选。
SCARA机械手，即选择性顺应装配机械手臂（Selective Compliance Assembly Robot Arm），是一种平面关节型机器人，其结构通常包括两个平行旋转关节和一个垂直于旋转面的滑动关节，使得手臂能沿着水平面进行移动。SCARA机械手的这些特性使其在平面内的运动非常灵活。
文章中提到的轨迹规划，是指在采茶机器人的作业过程中，对SCARA机械手从一个位置移动到另一个位置的路径进行预先计算和规划。轨迹规划需要确保机械手能够准确地到达指定位置，同时还要满足采摘作业中的各种约束条件，比如避开障碍物、控制速度和加速度等。
轨迹跟踪控制是指在机器人运动过程中，控制系统使机械手的运动路径严格地按照之前规划好的轨迹进行，以实现高精度的定位和动作执行。为了达到这一目的，通常需要采用高级的控制算法来补偿系统误差，提高系统的动态性能。
文章中使用了D-H方法建立机械手的运动学模型，D-H方法是由Denavit和Hartenberg提出的一种用于机器人运动学建模的方法。通过D-H方法可以确定机械手各关节及末端执行器在空间中的确切位置和姿态。
文中提到的五次多项式插值算法用于规划SCARA机械手的轨迹。多项式插值算法可以生成一条通过给定路径点的光滑曲线，该曲线在数学上可以很好地表示机械手的运动规律，且易于计算和控制。
文章中还提到了MATLAB Robotics Toolbox和MATLAB/Simulink这两种软件工具。MATLAB Robotics Toolbox用于模拟机器人在三维空间中的运动，包括机器人的运动学和动力学分析。MATLAB/Simulink则是一个用于动态系统和多域仿真及基于模型的设计的图形化编程环境，可以用来设计和分析控制系统。
自适应PD控制策略，即自适应比例微分控制策略，是一种将自适应控制算法与传统的PD控制相结合的控制方法。该策略通过实时调整PD控制器的参数来适应系统的动态变化，从而达到高精度的控制效果。
文章中实验结果显示，采用自适应鲁棒PD控制策略的SCARA机械手在跟踪控制时具有较好的性能，主要体现在跟踪误差小，各关节能够快速准确地跟踪到期望位置。这表明所设计的控制系统能满足名优茶自动化采摘的需求。
采茶机器人SCARA机械手的轨迹规划与控制是机器人技术、运动学、控制理论与实际应用紧密结合的综合性研究领域。通过不断优化机械手的运动学模型和控制算法，提高机械手的定位精度和运动速度，使采茶机器人在茶叶采摘工作中发挥更大的作用。
