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基于深度强化学习的果园巡检机器人导航研究OA

Research on Navigation of Orchard Inspection Robot Based on Deep Reinforcement Learning

中文摘要

智能农业机器人如何实现准确移动仍是开发者们面临的一个挑战.传统的导航主要是通过全球定位系统(Global Position System,GPS)的定位来完成导航任务,弊端是其定位精度易受GPS信号强弱的影响.为此,文章提出采用深度强化学习算法SAC(Soft Actor-Critic)来解决果园场景下的导航问题,通过有序随机的课程学习训练方式引导智能体训练.实验结果表明,该方法能够在不使用GPS的情况下很好地完成果园场景下的定点导航任务.

户高铭

大连海洋大学 信息工程学院,辽宁 大连 116023

信息技术与安全科学

果园巡检机器人深度强化学习导航课程学习

《现代信息科技》 2021 (19)

154-156,160,4

10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.19.039

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