Abordando los desafíos de la estructura compleja, la capacidad limitada de modularización y la insuficiente capacidad de respuesta en el equipo tradicional para el deshierbe mecánico interfilas impulsado hidráulicamente entre plantas, este estudio diseñó y desarrolló un sistema de control de deshierbe intrafila de apertura y cierre tipo columpio eléctrico. El sistema integra tecnología de aprendizaje profundo para una identificación y localización precisas del repollo, lo que permite un control preciso y la evasión dinámica de obstáculos para las cuchillas de deshierbe. El rendimiento del sistema fue evaluado de manera integral a través de experimentos de laboratorio y campo. Los experimentos de laboratorio demostraron que, bajo condiciones de baja velocidad y espaciado de plantas grande, el sistema logró una precisión de deshierbe del 96.67%, con una tasa mínima de daño a los cultivos del 0.83%. Sin embargo, a medida que la velocidad operativa aumentaba, la precisión de deshierbe disminuía mientras que la tasa de daño a los cultivos aumentaba. Los resultados de ANOVA de dos vías indicaron que la velocidad operativa afectaba significativamente tanto la precisión de deshierbe como la tasa de daño a los cultivos, mientras que el espaciado de plantas tenía un efecto significativo en la precisión de deshierbe pero no en la tasa de daño a los cultivos. Los resultados de los experimentos de campo confirmaron además que el sistema mantenía una alta precisión de deshierbe y protección de cultivos bajo condiciones de velocidad variables. A una velocidad baja de 0.1 m/s, la precisión de deshierbe fue del 96.00%, con una tasa de daño a los cultivos del 1.57%. Sin embargo, a medida que la velocidad aumentaba a 0.5 m/s, la precisión de deshierbe disminuyó al 81.79%, mientras que la tasa de daño a los cultivos aumentó al 5.49%. Estos resultados experimentales verificaron la adaptabilidad y confiabilidad del sistema en entornos de campo complejos, brindando soporte técnico para la adopción de sistemas inteligentes de deshierbe mecánico. La investigación futura se centrará en optimizar los algoritmos de control y los mecanismos de retroalimentación para mejorar la capacidad de respuesta dinámica y adaptabilidad del sistema, avanzando así en el desarrollo de la agricultura sostenible y la gestión precisa de campos.