本文選題：采摘臂 + 強化學(xué)習��； 參考：《農(nóng)機化研究》2017年11期

【摘要】：首先介紹了采摘機器人采摘臂避障問題和強化學(xué)習理論,并將強化學(xué)習方法應(yīng)用到采摘臂避障問題中,構(gòu)建了一平面3自由度的采摘機器人采摘臂的多Agent避碰系統(tǒng)。筆者研究目標是通過Agent感知采摘臂連桿與障礙物之間最小距離d和采摘臂姿態(tài)偏差角θ兩方面信息,然后進行避障規(guī)劃,在復(fù)雜未知環(huán)境中使其找到合適路徑采摘目標。在NET平臺上進行了基于強化學(xué)習的采摘臂避障系統(tǒng)平臺的開發(fā)與仿真,對采摘臂避障系統(tǒng)的避障能力進行了測試分析。仿真實驗表明:采摘臂避障避碰系統(tǒng)避障能力比較強,能夠在復(fù)雜環(huán)境中采取避障措施,并準確達到指定位置。
[Abstract]:Firstly, the obstacle avoidance problem and reinforcement learning theory of picking arm of picking robot are introduced, and the reinforcement learning method is applied to the obstacle avoidance problem of picking arm, and a multi-Agent collision avoidance system of picking arm with 3 degrees of freedom is constructed. The aim of this study is to perceive the minimum distance d between the picking arm and the obstacle and the angle 胃 of the attitude deviation of the picking arm through Agent, and then make the obstacle avoidance planning to find the appropriate path to pick the target in the complex unknown environment. The platform of picking arm obstacle avoidance system based on reinforcement learning is developed and simulated on net platform, and the obstacle avoidance ability of picking arm obstacle avoidance system is tested and analyzed. The simulation results show that the obstacle avoidance system of picking arm has strong ability to avoid obstacles and can take obstacle avoidance measures in complex environment and reach the designated position accurately.
【作者單位】： 廣西職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：廣西高校中青年教師基礎(chǔ)能力提升項目(KY2016LX493)
【分類號】：S225;TP242

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本文編號：1988252