摘要
本发明涉及机械臂路径规划技术领域,具体公开了一种采摘机械臂无碰撞路径规划方法、装置、终端及可读存储介质。该方法包括:建立机械臂与作业环境的三维场景模型;构建包含障碍物边界描述、运动约束及碰撞判定规则的碰撞检测模型;将动作控制建模为状态、动作、状态转移及奖惩机制构成的决策模型;采用Informed‑Q算法进行训练,生成路径规划策略。本发明利用环境建模与强化学习相结合的方式,可实现机械臂在复杂果园环境中的动态避障与高效路径规划,显著提升路径规划的智能性、鲁棒性和实时性,克服了传统算法在高自由度机械臂路径规划中计算复杂、收敛慢、适应性差的问题,适用于多变果园场景下的智能采摘机器人系统。
技术关键词
采摘机械
路径规划方法
碰撞检测模型
三维场景模型
奖惩机制
Q算法
路径规划系统
智能采摘机器人
障碍物
决策
策略
路径跟踪控制
碰撞检测模块
表达式
读取存储介质
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