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摘要
为解决名优茶叶采摘过程中老叶、茎梗等干扰物导致采摘路径较长、效率低、采摘品质低等问题，提出一种基于目标识别的改进型深度强化学习方法。图像目标经过预处理后，利用HIS颜色模型获取不同深度的目标对象，通过参数通道的设置获取嫩芽的采摘位置，分析采摘对象的外形特征，利用速度、角速度、距离误差等作为奖励函数的导向因素，实现对深度强化学习的改进。通过建立目标函数、目标网络以及经验回收实现规划路径的强化训练，从而完成采摘过程的路径规划设计。利用Gazebo仿真平台对采摘路径进行强化学习训练，模拟障碍物实现采摘路径的优化，完成规划算法的验证，并得到随着训练次数的增加，改进型深度强化学习方法对采摘路径优化有效，定位切割精度控制在0.005 m范围内，路径优化效率提高3.6%。
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单位四川轻化工大学
