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(So...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。展开更多
文摘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。
