A través de un análisis de las relaciones cinemáticas y dinámicas entre la posición objetivo de los ángulos de las articulaciones del manipulador de un robot recolector de manzanas, se introduce el método de control de modo deslizante (SMC) en el control de servo del robot de acuerdo con las características del control de servo. Sin embargo, el mayor problema del control de estructura variable de modo deslizante es el cimbreo, y la velocidad, inercia, aceleración, superficie de conmutación y otros factores también se consideran al acercarse a la superficie de deslizamiento. Mientras tanto, la red neuronal tiene las características de aproximarse a una función no lineal y no depender del modelo del mecanismo del sistema. Por lo tanto, el algoritmo de control de red neuronal difusa puede resolver efectivamente el problema de cimbreo causado por la estructura variable del modo deslizante y mejorar las actuaciones dinámicas y estáticas del sistema de control. La comparación experimental se lleva a cabo a través de la aplicación del algoritmo PID, el algoritmo de control de modo deslizante y el algoritmo de control de modo deslizante de red neuronal difusa mejorado en el sistema de robot recolector en el entorno de laboratorio. El resultado verificó que el algoritmo inteligente puede reducir la complejidad de los ajustes de parámetros y mejorar la precisión del control hasta cierto punto.