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作者：温佳;梁喜凤;王永维;
单位：中国计量大学机电工程学院;浙江大学生物系统工程与食品科学学院;
摘要：为提高水稻授粉机器人自主作业路径跟踪的控制精度，提出了一种强化学习DDPG结合模型预测控制MPC的混合控制算法。以DDPG+MPC混合控制框架为基础，通过获取当前时刻状态，以参考路径和当前行驶路径偏差为参照，预测下一时刻机器人状态输出，并利用强化学习DDPG完成对原始MPC控制算法的前轮偏角和加速度补偿，提高路径跟踪的行驶精度，实现授粉机器人按照参考路径高精度自主行驶。仿真验证结果表明：在直线路径下，航向偏差稳定后控制在0.03°以内，改进后DDPG+MPC混合控制算法的横向误差相比于MPC算法降低了0.001 4 m,跟踪精度提高了5.7%;在转弯曲线路径下，航向偏差小于0.5°,DDPG+MPC混合控制算法的横向误差相较于MPC算法降低了0.044 8 m,跟踪精度提高了151.9%,且在直线进入弯道时调整实时性更快，满足授粉机器人自主作业高精度路径跟踪控制要求。
关键词：杂交水稻;;授粉机器人;;路径跟踪;;模型预测控制;;强化学习
基金资助：国家自然科学基金项目(31971796)
