Para satisfacer la demanda de la recolección inteligente y eficiente de cítricos frescos en un entorno natural, se propuso un método de recolección flexible e independiente de cítricos frescos basado en el reconocimiento de patrones de recolección. Se añadió el mecanismo de atención convolucional (CA) en el modelo de red YOLOv7. Esto hace que el modelo preste más atención a la región de los cítricos, reduzca la interferencia de cierta información redundante en el fondo y mapas de características, mejore efectivamente la precisión de reconocimiento del modelo de red YOLOv7 y reduzca el error de detección de la región de la mano. De acuerdo con los parámetros físicos de los cítricos y el tallo, se diseñó un efector final adecuado para recolectar cítricos, lo que redujo efectivamente el daño durante la recolección de cítricos. Según la distribución real de los cítricos en el entorno natural, se estableció un modelo de planificación de tareas de recolección de cítricos, de modo que la adaptabilidad del mango flexible pueda compensar en cierta medida la inexactitud del método de aprendizaje profundo cuando el efector final recolecta frutas de forma independiente. Finalmente, sobre la base de integrar los componentes clave del robot recolector, se realizó una prueba de producción en un huerto de cítricos estándar. Los resultados experimentales muestran que la tasa de éxito del brazo robótico recolector de cítricos es del 87.15%, y la tasa de éxito de la recolección en el entorno natural es del 82.4%, lo cual es mejor que la tasa de éxito del 80% del robot recolector del mercado. En el experimento de recolección, la razón principal de la falla de posicionamiento de los cítricos es que la posición de los cítricos está más allá del rango de recolección del efector final, y los parámetros de movimiento de las articulaciones del brazo del robot producirán errores, afectando la precisión de movimiento del brazo del robot, lo que lleva al fracaso de la recolección. Este estudio puede proporcionar soporte técnico para la exploración y aplicación del modo inteligente de recolección de frutas.