基于强化学习的采摘机器人采摘臂避碰设计

发布时间：2018-06-06 22:06

  本文选题：采摘臂 + 强化学习　； 参考：《农机化研究》2017年11期

【摘要】：首先介绍了采摘机器人采摘臂避障问题和强化学习理论,并将强化学习方法应用到采摘臂避障问题中,构建了一平面3自由度的采摘机器人采摘臂的多Agent避碰系统。笔者研究目标是通过Agent感知采摘臂连杆与障碍物之间最小距离d和采摘臂姿态偏差角θ两方面信息,然后进行避障规划,在复杂未知环境中使其找到合适路径采摘目标。在NET平台上进行了基于强化学习的采摘臂避障系统平台的开发与仿真,对采摘臂避障系统的避障能力进行了测试分析。仿真实验表明:采摘臂避障避碰系统避障能力比较强,能够在复杂环境中采取避障措施,并准确达到指定位置。
[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.
【作者单位】： 广西职业技术学院;
【基金】：广西高校中青年教师基础能力提升项目(KY2016LX493)
【分类号】：S225;TP242

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本文编号：1988252