基于Q-学习的果园机器人避障算法研究

针对果园环境复杂、自动化程度低的问题,提出了基于Q-学习的果园机器人避障算法。该果园机器人搭载了激光雷达传感器。为了降低激光雷达数据的冗余度,首先对激光雷达数据进行截取,保留了机器人前进方向上一定角度内的数据,再将激光雷达的数据栅格化,采用数据差的方式标记出障碍物,将所有障碍物补齐为规定的正方形;然后,建立果园机器人的差速模型,对Q-学习的R值表、动作空间和动作选择策略进行建模,使得果园机器人能在果园路径规划过程中所获奖赏最大。MatLab仿真结果表明:该方法能够规划出一条较优路径。室内试验表明:机器人能平稳地避开所设障碍物,到达指定终点。