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题名基于离线强化学习的力触觉引导土壤采样控制
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作者
严一冰
宋爱国
朱利丰
闫禹霏
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机构
东南大学仪器科学与工程学院
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出处
《测控技术》
2023年第4期35-41,共7页
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基金
国防基础科研项目(JCKY2022110C040)。
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文摘
由于颗粒状介质的复杂性,机器人操控颗粒介质的交互控制存在不少难点。近年来,强化学习在机器人技术等领域取得了显著的成就。针对土壤这类颗粒物质不容易进行运动学建模的问题,提出一种基于离线强化学习的土壤采样控制器,引入采样过程中力触觉信息指导取样的运动控制。基于旋转式取样头,使用高精度Chrono仿真器对土壤环境进行颗粒模拟,以获得土壤采样任务的数据。从采样量、功率、用时这3个角度考虑,共同衡量采样任务的表现。使用保守Q-Learning算法进行离线训练,解决强化学习中样本利用率低且在颗粒仿真环境下实现实时交互困难的问题,并输出智能体控制取样器下降速度和旋转取样角速度的策略。实验表明,该控制器可以较好地应用于土壤采样任务,并可根据所测的力来动态调整控制策略。该控制器可显著提升采样效果,无须明确了解颗粒参数,仅通过数据即可学习优化策略。
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关键词
智能采样
颗粒土壤
离线强化学习
力触觉
数据驱动
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Keywords
intelligent sampling
granular soils
offline reinforcement learning
haptic
data-driven
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分类号
TP242
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名粗颗粒土壤坡面侵蚀泥沙颗粒特征
被引量：4
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作者
杨青松
倪世民
王军光
蔡崇法
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机构
华中农业大学水土保持研究中心
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出处
《水土保持学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期30-36,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(42177317)。
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文摘
为揭示粗颗粒土壤坡面侵蚀机理,采用湖北通城县、江西赣县、福建长汀县、广东五华县4个样地的4种粗颗粒土壤(分别定义为TCA、GXA、CTA、WHA)进行室内模拟降雨试验,研究粗颗粒土壤坡面侵蚀过程及侵蚀泥沙颗粒组成的变化规律。结果表明:(1)4种土壤的地表径流随着降雨时间的增长呈现出先增加后递减并趋于稳定的规律;(2)4种土壤的侵蚀特征存在差异,土壤侵蚀速率表现为WHA>TCA>GXA>CTA;(3)4种土壤的侵蚀泥沙中颗粒分布百分比大小均为砂粒>黏粒>粉粒>砾石。不同土壤侵蚀泥沙富集率表现出明显差异;(4)水流功率与土壤侵蚀速率的相关性显著,用幂函数可以准确描述其关系。在表达式中引入土壤黏粒含量、砾石含量后模型更加可靠(D_(r)=0.001ω^(1.163)C_(l)^(-4.069),R^(2)=0.82;D_(r)=0.003ω^(1.149)G_(r)^(-1.934),R^(2)=0.84),提高了模型预测土壤侵蚀速率的精度,在实际应用中具有更广的适应范围与现实价值。
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关键词
粗颗粒土壤
土壤侵蚀
土壤颗粒
水流功率
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Keywords
coarse texture soil
soil erosion
soil particle
water flow power
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分类号
S157.1
[农业科学—土壤学]
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