基于深度学习的森林消防机器人路径规划

针对强化学习算法收敛速度慢,易产生"维度灾难"的问题提出一种深度学习与强化学习相结合的算法,用于解决六足森林消防机器人的路径规划问题。采用Python方法建立二维网格地图,对复杂的环境进行模拟,减小建模的复杂性,在相同的条件下,分别对强化学习和深度强化学习算法进行仿真研究。对比仿真结果表明,深度强化学习算法下机器人到达目标点所需步长随迭代次数而减少,能使学习效率得到显著的提高,可以说明算法的收敛速度更快。

基于机器视觉的森林火灾识别系统

森林火灾危害性非常大,可对人类的财产和生态多样性造成巨大损害。基于SVM分类方法,将提取到的火焰动静态特征作为支持向量机的输入参数搭建了森林火灾识别系统,运用图像处理技术对火灾险情进行识别与监控。在识别过程中,提取和分析了火焰的多种特征,包括火焰的颜色、形状以及移动速度变化等,实验结果显示该系统可以准确地提取火焰的动静态特征,能够实时识别火焰情况,大大提高了智能识别火灾险情的能力。研究基于机器视觉的森林火灾检测识别系统能够有效减少森林火灾带来的影响,降低损失,提高森林火灾识别的实时性和准确性。

人工林立木整枝作业机械研究进展

立木整枝是森林抚育作业的主要环节之一,研发和利用立木整枝作业机械对于解决大面积人工林抚育问题具有极大地促进作用。针对目前立木整枝作业机械研究现状,文中对国内外已研制出的整枝作业机械进行分析,论述了现有立木整枝作业机械在作业高度、作业难易度以及作业成本等方面的优缺点,分析了立木整枝作业机器人在自动导航避障、立木枝干自动识别等方面的关键技术,提出了未来研究展望,以期为立木整枝作业机械向自动化、智能化方向发展提供决策参考。

林木采伐及木材精深加工机器人研究进展

林木采伐及木材精深加工与木材生产的效益息息相关,机器人在木材生产中的应用促进了木材生产质量和效率,为木材工业发展提供了新的增长动力。针对机器人在林木采伐及木材精深加工领域的应用,文中从林木采伐、人造板生产、家具制造3方面详细论述了采伐机器人、旋切定心机器人、喷涂机器人、码垛机器人、弯曲木机器人、雕刻机器人等机器人研究现状,提出未来林木采伐及木材精深加工机器人的发展方向应集中于仿生移动机构、多功能集成机器人、智能算法及柔性制造系统等方面。