为避免深度神经网络路径决策失败给采摘机器人造成损害，提出一种适用于深度强化学习采摘机器人的安全防护设计方案。方案采用多组神经网络共同对机器人的状态进行决策，并利用V-Rep搭建平台进行仿真，结果表明，采用安全方案驱动机器人时，不仅能遏止机器人的错误动作，还能有效提高机器人路径决策的成功率。上述研究对设计深度强化学习机器人控制方案有一定的参考价值。
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