發(fā)布時(shí)間：2021-08-20 01:23

　　隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在各領(lǐng)域的推廣應(yīng)用,使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)提高挖掘機(jī)智能化水平,為這一傳統(tǒng)工程機(jī)械的發(fā)展注入嶄新的活力,成為機(jī)械控制領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容。本文從挖掘機(jī)自主工作的整個(gè)流程出發(fā),根據(jù)不同任務(wù)階段的要求,使用LSTM和DDPG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了挖掘機(jī)智能化控制算法,對(duì)挖掘機(jī)自主導(dǎo)航與軌跡控制流程實(shí)現(xiàn)算法上的整合,對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在挖掘機(jī)智能化領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行可行性探索。首先,針對(duì)挖掘機(jī)需從視覺信息中獲取挖掘目標(biāo)并且不能因相對(duì)運(yùn)動(dòng)而丟失目標(biāo)的要求,設(shè)計(jì)一種基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的視覺跟蹤系統(tǒng),采用監(jiān)督學(xué)習(xí)方式學(xué)習(xí)人類觀察運(yùn)動(dòng)物體的習(xí)慣。與傳統(tǒng)視覺跟蹤算法相比,基于LSTM網(wǎng)絡(luò)的視覺跟蹤算法能夠擺脫特定跟蹤物體種類限制,實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)中對(duì)目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤,不僅可為自主導(dǎo)航提供控制參數(shù),也能提高向挖掘機(jī)輸入目標(biāo)的智能化程度。其次,針對(duì)挖掘機(jī)需根據(jù)有限環(huán)境信息自主導(dǎo)航到工作地點(diǎn)以及需要對(duì)速度、方向等連續(xù)物理量進(jìn)行控制的任務(wù)要求,設(shè)計(jì)了一種基于DDPG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自主導(dǎo)航算法。利用其反復(fù)嘗試,不斷糾錯(cuò)提高的特性,DDPG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)自身傳感器數(shù)據(jù)和視覺跟蹤系統(tǒng)輸出進(jìn)行移動(dòng)路徑規(guī)劃。相比于將環(huán)境信息和連續(xù)控制量人為劃分為多... 

【文章來源】：重慶大學(xué)重慶市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

挖掘機(jī)操作裝置

鏟斗斗齒軌跡精確，本文將挖掘機(jī)完整工作因此關(guān)于各工作流程的相務(wù)分析其對(duì)工作環(huán)境的自適應(yīng)能段工作任務(wù)進(jìn)行銜接。以化工作流程包括：中獲取挖掘目標(biāo)方位；規(guī)劃移動(dòng)路徑，避開障礙整、切削或裝載土石方；執(zhí)行。

碩士學(xué)位論文 視覺干擾因素下對(duì)任意目標(biāo)的穩(wěn)定跟蹤；對(duì)挖掘機(jī)自主導(dǎo)航的連續(xù)控制要求，設(shè)計(jì)了基于 DDPG 神經(jīng)網(wǎng)，進(jìn)行模擬與實(shí)物驗(yàn)證；自主導(dǎo)航算法進(jìn)行改造，在挖掘軌跡控制模擬環(huán)境中進(jìn)行訓(xùn)練，任意軌跡曲線擬合，實(shí)現(xiàn)挖掘機(jī)自主導(dǎo)航與軌跡控制算法的初步研究技術(shù)流程如下圖所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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