Este estudio investiga el rendimiento operativo de los robots de recolección de frutas en diferentes pendientes del terreno y condiciones de humedad del suelo, con un enfoque en comparar sistemas de locomoción con ruedas y orugas. Se diseñó y probó una plataforma robótica modular en entornos controlados y en huertos montañosos reales en Shandong, China. Los experimentos evaluaron métricas clave de rendimiento: velocidad promedio, tasa de deslizamiento y desviación de la trayectoria, bajo combinaciones de cuatro niveles de pendiente (0 grados, 8 grados, 18 grados, 28 grados) y tres niveles de humedad del suelo (seco 10%, moderado 20%, húmedo 35%). Los resultados revelan que los robots con ruedas funcionan de manera óptima en terrenos secos y planos, pero experimentan un deslizamiento significativo y desviación de la trayectoria en condiciones empinadas y húmedas. En contraste, los robots de orugas mantienen una mejor estabilidad y adaptabilidad al terreno, demostrando tasas de deslizamiento más bajas y trayectorias más consistentes en una amplia gama de condiciones. Se observó un efecto de deterioro sinérgico cuando coexisten alta pendiente y alta humedad del suelo, degradando significativamente el rendimiento de los sistemas con ruedas, mientras que los sistemas de orugas mitigaron estos efectos. Entrevistas semiestructuradas complementarias con 20 partes interesadas del huerto, incluidos agricultores, cultivadores y recolectores contratados, destacaron las expectativas clave de los usuarios: tracción robusta, adaptabilidad al terreno, reducción del trabajo físico y seguridad operativa. Los hallazgos sugieren que los futuros robots agrícolas deberían adoptar sistemas de movilidad híbridos adaptativos e integrar capacidades de percepción ambiental para mejorar el rendimiento en escenarios agrícolas complejos. Estos conocimientos contribuyen con orientación práctica y teórica para el diseño y despliegue de robots inteligentes de recolección de frutas en diversos entornos de campo.