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作者：杨卜;邬鑫;张梦磊;冯松科;
单位：西北农林科技大学机械与电子工程学院;
摘要：针对智能除草机器人领域缺少主动避苗路径规划问题，提出了一种基于改进的深度确定性策略梯度除草机器人机械臂路径规划算法。通过引入奖励等势面的概念改进DDPG算法，并利用CoppeliaSim软件搭建仿真训练环境，对提出的算法进行训练与验证。研究表明：改进的DDPG算法在仿真环境下除草成功率为93.36%,伤苗率为2.79%。同时，通过搭建测试平台，在实际温室环境下进行了田间除草试验，试验结果与仿真结果一致，实际除草成功率为91.50%、伤苗率为2.82%。研究结果表明：所提出的算法能够在实际环境中有效减少除草机器人除草作业时对作物幼苗的损伤。
关键词：除草机器人;;深度强化学习;;路径规划;;人工势场法
基金资助：国家青年自然科学基金项目(51804260)
