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基于DPPO的移动采摘机器人避障路径规划及仿真
被引量:
3
1
作者
林俊强
王红军
+4 位作者
邹湘军
张坡
李承恩
周益鹏
姚书杰
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1692-1704,共13页
针对移动采摘机器人在野外作业过程中面临随机多变的复杂路径环境难以自主决策的难题,提出一种基于深度强化学习的自主避障路径规划方法。设定状态空间和动作空间,借助人工势场法设计奖励函数的思想,提出了一种基于碰撞锥避碰检测的障...
针对移动采摘机器人在野外作业过程中面临随机多变的复杂路径环境难以自主决策的难题,提出一种基于深度强化学习的自主避障路径规划方法。设定状态空间和动作空间,借助人工势场法设计奖励函数的思想,提出了一种基于碰撞锥避碰检测的障碍物惩罚系数设定方法,提高自主避碰能力。构建了虚拟仿真系统,使用分布式近端策略优化算法(distributed proximal policy optimization,DPPO)完成了移动采摘机器人的学习训练并进行实验验证。仿真结果表明:本系统能够快速、稳定的控制虚拟移动采摘机器人自主避障,获得更优的作业路径,为采摘机器人自主导航提供理论与技术支撑。
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关键词
深度强化学习
近端策略优化
移动采摘机器人
避障
路径规划
人工势场
碰撞锥
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职称材料
题名
基于DPPO的移动采摘机器人避障路径规划及仿真
被引量:
3
1
作者
林俊强
王红军
邹湘军
张坡
李承恩
周益鹏
姚书杰
机构
华南农业大学工程学院
佛山市中科农业机器人与智慧农业创新研究院
宁波大学海运学院
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期1692-1704,共13页
基金
国家自然科学基金(32071912)
广东佛山大专项(2120001008424)。
文摘
针对移动采摘机器人在野外作业过程中面临随机多变的复杂路径环境难以自主决策的难题,提出一种基于深度强化学习的自主避障路径规划方法。设定状态空间和动作空间,借助人工势场法设计奖励函数的思想,提出了一种基于碰撞锥避碰检测的障碍物惩罚系数设定方法,提高自主避碰能力。构建了虚拟仿真系统,使用分布式近端策略优化算法(distributed proximal policy optimization,DPPO)完成了移动采摘机器人的学习训练并进行实验验证。仿真结果表明:本系统能够快速、稳定的控制虚拟移动采摘机器人自主避障,获得更优的作业路径,为采摘机器人自主导航提供理论与技术支撑。
关键词
深度强化学习
近端策略优化
移动采摘机器人
避障
路径规划
人工势场
碰撞锥
Keywords
deep reinforcement learning
proximal policy optimization
mobile picking robot
obstacle avoidance
path planning
artificial potential field
collision cone
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DPPO的移动采摘机器人避障路径规划及仿真
林俊强
王红军
邹湘军
张坡
李承恩
周益鹏
姚书杰
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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职称材料
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