在采摘机器人中,深度学习的路径规划方法已经被广泛应用。例如,采摘机器人可以使用深度学习算法学习水果的模型和果实的位置信息,从而规划最短路径。 同时,深度学习还可以用于机械臂的规划。机器人的机械臂需要紧密地贴合并摘取水果,而且需要考虑机械臂的长度和水果的摆放位置。因此,深度学习可以通过学习...
1.六自由度苹果采摘机械臂路径规划与仿真分析2.改进Informed-RRT^(*)算法的柑橘采摘机械臂运动路径规划3.基于VS-IRRT算法的采摘机械臂路径规划4.基于深度强化学习的柑橘采摘机械臂路径规划方法5.苹果采摘机器人的机械臂路径规划发展现状 因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买©...
专利权项:1.一种采摘机器人移动底盘与机械臂协同路径规划方法,其特征在于,包括以下步骤:搭建采摘机器人采摘的仿真环境,所述仿真环境包括采摘机器人模型、障碍物以及采摘目标点;将采摘机器人的整体作为智能体,构建采摘机器人的马尔科夫决策过程模型;其中,马尔科夫决策过程模型包括状态空间、动作空间以及奖赏函数;通过强化学...
基金 河北省重点研发计划项目(21327211D) 河北省博士研究生创新能力培养项目(CXZZBS2022050)。 关键词 青皮核桃 采摘机器人 机械臂 HER-TD3算法 路径规划 green walnut picking robot robotic arm HER-TD3 algorithm path planning 分类号 S225.93 [农业科学—农业机械化工程] 登录...
针对采用传统的快速随机扩展树(RRT)算法的采摘机械臂在果园工作环境中搜索路径时间长,最终路径不平滑,拐点多等问题,提出了一种改进的RRT避障算法.改进的算法采用高斯采样策略,减少了采样的随机性,避免产生更多不必要的随机树,增加规划的导向性;再添加A*代价函数去除路径的冗余点,最后使用贪婪算法简化路径,减少拐点,让...
因此,本文针对串番茄采摘机器人采摘效率低的问题对采摘机械臂的路径规划和轨迹跟踪等关键技术进行了深入研究.本文主要研究内容如下: (1)根据串番茄采摘机器人的整体工作需求,对采摘机器人系统进行了总体方案设计和主要硬件选型.在ROS(Robot Operating System)平台上对机械臂进行三维建模,同时完成了机械臂子系统和夹剪...
优化机械臂进行采摘精确抓取的目的.(3)针对传统RRT算法在苹果采摘机械臂避障路径规划上存在搜索方向盲目和搜索节点过多等问题,本文提出了一种改进RRT算法,该算法结合APF算法和广度优先搜索剪枝方法,在二维和三维环境下进行不同算法之间的仿真对比实验,并分析结果,验证了所提出算法的有效性.(4)系统概述了苹果采摘机器人...
对采摘机械臂进行路径规划,通过HER算法提高智能体的探索能力,缓解稀疏奖励的问题;通过TD3算法提高智能体的稳定性,减少了训练中出现的震荡现象.为了证明HER-TD3算法的可行性和泛化能力,引入TD3,HER-DDPG算法进行对比,采用降维训练方法对3种深度强化学习智能体进行训练,结果表明HER-TD3算法模型在完成路径规划任务中成功...