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。

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