1.基于激光雷达导航与仿形的垄间采茶机，包括移动平台、仿形采茶单元和主框架，其特征在于：所述的移动平台包括茶叶筐和小车；茶叶筐固定在小车上；主框架的支架固定在茶叶筐内，两个仿形采茶单元置于主框架的支架两侧；所述的仿形采茶单元包括竖直直线模组、直线电机、筐内鼓风机、刀架连接杆、机械采茶刀片、风管、筐外鼓风机和鲜叶采集通道；竖直直线模组的其中一个竖直滑块与直线电机的导向座铰接，另一个竖直滑块与刀架铰接；直线电机的滑动块与刀架连接杆铰接，刀架连接杆固定在刀架顶部；机械采茶刀片安装在刀架底部，机械采茶刀片由自带的驱动件驱动振动；鲜叶采集通道的进风口和筐内鼓风机均与刀架固定，且均位于机械采茶刀片上方；鲜叶采集通道的出风口通过风管与筐外鼓风机连接；所述的主框架包括边缘计算平台、雷达连接杆、三维激光雷达一、三维激光雷达二和支架组成；两根雷达连接杆均与支架构成转动副，且均与支架通过螺栓连接；每根雷达连接杆上固定一个三维激光雷达一；三维激光雷达二固定于支架上；边缘计算平台固定于支架上，轮毂电机、升降驱动电机、直线电机、驱动件、筐内鼓风机和筐外鼓风机均由边缘计算平台控制，三维激光雷达一和三维激光雷达二的信号输出端均连接边缘计算平台。

2.根据权利要求1所述基于激光雷达导航与仿形的垄间采茶机，其特征在于：所述的竖直直线模组包括座体、升降驱动电机、竖直滚珠丝杠和两个竖直滑块；座体固定在主框架的支架上；竖直滚珠丝杠的丝杠与座体构成转动副，并由升降驱动电机驱动；竖直滚珠丝杠的螺母套与竖直滚珠丝杠的丝杠构成螺旋副，并与座体构成滑动副；两个竖直滑块均与竖直滚珠丝杠的螺母套固定。

3.根据权利要求2所述基于激光雷达导航与仿形的垄间采茶机，其特征在于：所述竖直直线模组的座体底部固定有下挡板。

4.根据权利要求1所述基于激光雷达导航与仿形的垄间采茶机，其特征在于：所述的机械采茶刀片为弧形刀片或直条刀片。

5.根据权利要求1所述基于激光雷达导航与仿形的垄间采茶机，其特征在于：所述筐外鼓风机的功率大于筐内鼓风机的功率。

6.根据权利要求1至5中任一项所述基于激光雷达导航与仿形的垄间采茶机的采茶方法，其特征在于：该方法具体如下：

步骤一、构建茶园道路语义分割网络模型，具体如下：边缘计算平台根据三维激光雷达一和三维激光雷达二预先采集茶园数据，制作茶叶蓬面数据集，并基于茶叶蓬面数据集，利用改进后的Pointnet三维点云算法，生成茶园道路语义分割网络模型；然后，通过实地测试茶园道路语义分割网络模型的拟合效果，若移动平台进行自动驾驶测试时驶出茶园道路外，则调整改进后Pointnet三维点云算法中的参数，重新生成茶园道路语义分割网络模型，直到移动平台进行自动驾驶测试时始终在茶园道路内自动驾驶，从而得到最终的茶园道路语义分割网络模型；其中，改进的Pointnet三维点云算法，是在Pointnet三维点云算法的最后输出阶段添加了平均池化层与多层感知机结构；

步骤二、控制移动平台移动至将要采摘的两垄茶树之间，升降驱动电机带动竖直滚珠丝杠转动，使得两个竖直滑块带动仿形采茶单元中的机械采茶刀片升至最高点；两台三维激光雷达一与三维激光雷达二实时采集数据；

步骤三、边缘计算平台利用茶园道路语义分割网络模型将三维激光雷达二收集到的点云信息进行二分类语义分割，分别设置标签为“道路”和“茶树”；根据语义分割结果，利用自动驾驶路径规划算法进行移动平台的路径规划，实现自动驾驶；

步骤四、边缘计算平台对步骤三中语义分割后标记为道路标签的点云信息利用KMeans聚类算法进行聚类，拟合出道路三维曲面；记当前时刻下道路高度为h0，在移动平台行进方向上，结合移动平台行进速度，预计单位时间Δt后相应位置道路高度为h1，将Δh＝h1‑h0记为前进方向道路高度差；

步骤五、边缘计算平台对三维激光雷达一采集到的点云信息利用KMeans聚类算法进行聚类，得到机械采茶刀片的点云以及前进方向上的茶叶蓬面三维曲面；当前时刻下，记机械采茶刀片的中心点高度为H0，在移动平台行进方向上，结合移动平台行进速度，预计单位时间Δt后相应位置茶叶蓬面高度为H1，将ΔH＝H1‑H0记为前进方向茶叶蓬面与刀片高度差，同时确定机械采茶刀片的空间位姿，其中空间位姿包括机械采茶刀片的中心点坐标以及在XZ面内的俯仰角β；其中，行进方向为Y轴正方向，垂直行进方向指向右为X轴正方向，竖直朝上为Z轴正方向；

步骤六、根据步骤五中茶叶蓬面三维曲面与机械采茶刀片当前空间位姿的中心点所在XZ平面相交的曲线计算机械采茶刀片进行采摘时的最佳俯仰角β0，从而得到机械采茶刀片的俯仰角调整量；最佳俯仰角β0为使得机械采茶刀片上各刀尖点与茶叶蓬面上X轴坐标一致的对应点距离差方差最小的俯仰角，则俯仰角调整量Δβ为机械采茶刀片当前俯仰角β与最佳俯仰角β0的差值，并根据Δβ的正负来判断转动方向，正值为向下转，负值为向上转；

步骤七、根据步骤四中计算出的前进方向道路高度差Δh，以及步骤五中计算出的前进方向蓬面与机械采茶刀片中心点的高度差ΔH，计算机械采茶刀片的Z轴位移量Δz＝ΔH‑Δh‑M，并根据Δz的正负来判断移动方向，正值为向上移动，负值为向下移动；其中，M为预先在边缘计算平台设定的最佳鲜叶长度；

步骤八、边缘计算平台根据步骤六所得机械采茶刀片的俯仰角调整量Δβ和步骤七所得机械采茶刀片的Z轴位移量Δz，控制竖直直线模组与直线电机，使机械采茶刀片先按照俯仰角调整量Δβ进行俯仰角调整，再按照Z轴位移量Δz进行Z轴位移调整；其中，直线电机的滑动块直线移动带动刀架连接杆和机械采茶刀片在XZ平面上完成XZ平面俯仰角最佳变化量Δβ的角度变化；竖直直线模组通过升降驱动电机带动竖直滚珠丝杠转动，使得两个竖直滑块带动仿形采茶单元中的机械采茶刀片进行Z轴位移量Δz大小的位移；然后，机械采茶刀片剪切茶叶蓬面，筐内鼓风机与筐外鼓风机将茶叶鲜叶从机械采茶刀片吹入鲜叶采集通道最后到达茶叶筐内，两个仿形采茶单元同时对道路两侧的茶叶蓬面进行采茶；

步骤九、重复步骤三至步骤八，使得移动平台自动驾驶继续行进，机械采茶刀片继续先按照俯仰角调整量Δβ进行俯仰角调整，再按照Z轴位移量Δz进行Z轴位移调整，然后剪切茶叶蓬面，直到结束茶树采摘工作。