Para resolver el problema de que el robot a menudo choca con obstáculos como ramas alrededor de la fruta durante la recolección debido a su incapacidad para adaptarse al entorno de crecimiento de la fruta, este documento propone un algoritmo de planificación de trayectoria de recolección de manzanas para un robot basado en el PSO mejorado. Los principales contenidos del algoritmo son: en primer lugar, se extrae la fruta y sus ramas circundantes de los datos de la nube de puntos 3D, y se calcula la dirección de recolección de la fruta; luego se utiliza la nube de puntos en la superficie de la fruta y las ramas para establecer el modelo espacial de obstáculos; finalmente, se propone un algoritmo de optimización de enjambre de partículas (PSO) mejorado para planificar la trayectoria de evasión de obstáculos del efector final en el espacio, que puede ajustar dinámicamente los pesos de velocidad según la tendencia del valor de aptitud de la partícula y la posición del centro de masa del enjambre de partículas. Los resultados experimentales muestran que el PSO mejorado tiene una velocidad de convergencia más rápida que el PSO estándar, y el método de planificación de trayectorias propuesto en este documento mejora la tasa de éxito de recolección de frutas al 85.93% y reduce el ciclo de recolección a 12 s. Este algoritmo puede reducir eficazmente la colisión entre el manipulador y las ramas durante la recolección de manzanas y mejorar la tasa de éxito y la eficiencia de recolección.