基于强化学习的农业移动机器人视觉导航_周俊

资 源 简 介

基于强化学习的农业移动机器人视觉导航_周俊

详 情 说 明

农业移动机器人的视觉导航是近年来的研究热点，尤其在复杂农田环境中具有重要应用价值。周俊的研究提出了基于强化学习的方法来解决这一挑战性问题。

该方法的核心在于构建一个端到端的视觉导航系统，通过深度强化学习算法让机器人学会从原始视觉输入中直接提取特征并做出导航决策。系统采用卷积神经网络处理摄像头采集的农田图像，识别作物行、障碍物等关键信息，然后通过强化学习模型的策略网络输出控制指令。

研究特别关注了农田环境的特殊性，如光照变化、作物生长阶段差异等因素对视觉导航的影响。通过设计合理的奖励函数和环境状态表示，使机器人能够在不同农田条件下保持稳定的导航性能。

实验结果表明，相比传统的基于规则的导航方法，这种基于强化学习的方法在路径规划精度和环境适应性方面都有显著提升。该研究为农业自动化提供了新的技术思路，特别是在非结构化农田环境中的自主导航问题解决方案。