关于利用强化学习进行煤矸石分拣机械臂智能控制算法的研究-论文

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简介：
本文研究了基于强化学习的煤矸石分拣机械臂智能控制系统，探讨了优化算法以提升机械臂在复杂环境中的自主识别与抓取性能。传统煤矸石分拣机械臂控制算法如抓取函数法及基于费拉里法的动态目标抓取算法依赖于精确环境模型且缺乏自适应性；而传统的深度确定性策略梯度（DDPG）等智能控制算法存在输出动作过大以及稀疏奖励容易被淹没的问题。为解决这些问题，我们对传统DDPG控制算法中的神经网络结构和奖励函数进行了改进，提出了一种适合处理六自由度煤矸石分拣机械臂的基于强化学习的改进DDPG控制算法。当煤矸石进入机械臂工作空间后，该改进后的DDPG控制算法会根据传感器反馈的信息（包括煤矸石的位置及机械臂的状态）进行决策，并向运动控制器输出一组关节角状态控制量。这些控制量用于调整机械臂的动作，使其能够接近并抓取目标煤矸石。通过仿真实验发现：相较于传统DDPG算法，改进后的DDPG算法具有更强的无模型通用性和自适应性，在与环境交互中可以更有效地学习到最优的抓取姿态，并且能够在探索过程中更快地收敛于最大奖励值。此外，利用该改进算法控制下的机械臂所学策略具有更好的泛化性能、输出关节角状态控制量较小以及更高的煤矸石分拣效率。

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关于利用强化学习进行煤矸石分拣机械臂智能控制算法的研究-论文

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本文研究了基于强化学习的煤矸石分拣机械臂智能控制系统，探讨了优化算法以提升机械臂在复杂环境中的自主识别与抓取性能。传统煤矸石分拣机械臂控制算法如抓取函数法及基于费拉里法的动态目标抓取算法依赖于精确环境模型且缺乏自适应性；而传统的深度确定性策略梯度（DDPG）等智能控制算法存在输出动作过大以及稀疏奖励容易被淹没的问题。为解决这些问题，我们对传统DDPG控制算法中的神经网络结构和奖励函数进行了改进，提出了一种适合处理六自由度煤矸石分拣机械臂的基于强化学习的改进DDPG控制算法。当煤矸石进入机械臂工作空间后，该改进后的DDPG控制算法会根据传感器反馈的信息（包括煤矸石的位置及机械臂的状态）进行决策，并向运动控制器输出一组关节角状态控制量。这些控制量用于调整机械臂的动作，使其能够接近并抓取目标煤矸石。通过仿真实验发现：相较于传统DDPG算法，改进后的DDPG算法具有更强的无模型通用性和自适应性，在与环境交互中可以更有效地学习到最优的抓取姿态，并且能够在探索过程中更快地收敛于最大奖励值。此外，利用该改进算法控制下的机械臂所学策略具有更好的泛化性能、输出关节角状态控制量较小以及更高的煤矸石分拣效率。

煤矸分拣机器人控制系统的探究_李宁.caj

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本文探讨了煤矸分拣机器人的控制系统设计与实现方法，通过分析当前技术瓶颈，提出优化策略以提高煤炭行业自动化水平和资源利用效率。本段落研究了煤矸分拣机器人的设计与控制方法： 1. 确定了煤矸分拣机器人基本结构，并根据其工作原理及任务需求提出了总体控制方案。 2. 通过模糊逻辑推理，构建待抓取优先级排序模型以适应识别区域内的不同特性。针对机械臂动态跟踪轨迹规划问题，采用比例导引法建立了运动轨迹规划模型；对于大块矸石的同步跟踪抓取，则基于七段式梯形曲线设计了相应的路径，并利用遗传算法优化各阶段时间分配。 3. 建立单关节电机驱动滚珠丝杠系统的数学模型，在此基础上开发变论域模糊PID控制器，用于实现机械臂复杂轨迹跟踪控制。通过Matlab仿真对比分析了该方法与传统PID控制器的效果。 4. 构建了煤矸分拣机器人的控制系统硬件子系统（包括检测带速模块、控制模块和通信模块等），并基于C#在Visual Studio环境中开发软件控制系统，采用以太网进行上下位机间的数据交互。最终搭建了一个桁架式双机械臂的机器人平台，并进行了试验验证所提方法的有效性以及系统的可靠性和正确性。

关于利用随机森林算法进行煤自燃温度预测的研究-论文

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本论文探讨了采用随机森林算法对煤自燃过程中的关键温度参数进行预测的方法和效果，旨在为煤炭安全开采提供技术支持。为解决传统煤自燃温度预测模型精度较低、支持向量机（SVM）模型参数选取复杂及神经网络测试阶段易出现过拟合的问题，本段落提出了一种基于随机森林算法的新型煤自燃温度预测方法。该方法通过进行程序升温实验获取O2浓度、CO浓度、C2H4浓度、CO/ΔO2比值和C2H4/C2H6比值等预警指标，并对这些数据进行了预处理，将其分为学习集与测试集两部分；利用抽样技术在学习集中构建决策树并根据最优特征分裂形成随机森林结构。通过均方误差（MSE）及判定系数R²优化算法参数后建立了最终的预测模型。实验结果表明：相较于采用粒子群优化反向传播（PSO-BP）神经网络和SVM方法建立的煤自燃温度预测模型，基于随机森林技术构建的模型在测试阶段达到了更高的R2值（0.8697），而PSO-BP算法与SVM分别仅达到0.7836及0.8350。由此可见，所提出的基于随机森林方法不仅能够更准确地预测煤自燃温度，还具备更强的鲁棒性和广泛应用性，并且有效解决了其他两种模型在实际应用中容易发生的过拟合问题。

关于利用强化学习进行电动车路径优化的研究

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本研究探索了运用强化学习算法优化电动汽车行驶路径的方法，旨在提高能源效率和减少碳排放。通过智能决策支持系统为电动车辆提供最优路线规划，以应对日益复杂的交通环境挑战。针对具有路径总时长约束、载重量限制以及电池容量限制的电动车路径优化问题（EVRP），考虑车辆在行驶过程中可以前往充电站进行补给的情况，我们构建了一个以最小化路径总长度为目标的数学模型，并提出了一种基于强化学习的方法——RL-EVRP。该方法利用预设的概率分布生成训练数据集，在此基础上通过策略梯度法对算法模型进行优化和迭代调整。在训练过程中，只要保证产生的路径符合所有约束条件即可。经过一系列仿真实验并与现有其他算法进行了对比分析后发现，采用RL-EVRP算法求解得到的路径总长度更短且所需车辆数量较少。这表明强化学习技术能够有效应用于较为复杂的组合优化问题中，并展现出其独特的应用潜力和优势。

基于机器视觉的机械臂智能化分拣系统.pdf

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本论文探讨了一种基于机器视觉技术的机械臂智能分拣系统，通过图像识别实现对不同物品的自动分类与抓取，提高生产效率和准确性。本段落介绍了一种基于机器视觉技术的机械臂智能分拣系统。该系统利用摄像头与图像处理算法来识别并定位不同形状及大小的工作部件，并具备高准确率与高效性。核心在于使用MATLAB进行图像信息处理，采用四邻域标记法标示出所有连通区域；同时借助对数极坐标-傅里叶变换的模板匹配方法以实现工件类型的辨识。此外，我们还通过标准D-H参数建立机械臂运动学模型，并运用逆运算根据工作部件的位置数据计算各关节角度。实验中采用三自由度机械臂并通过串口发送指令至Arduino单片机完成抓取与放置操作。结果显示该分拣系统满足设计目标且具备高准确率和效率，表明机器视觉技术在提升智能分拣系统的性能方面具有重要作用，并能应对各种形状大小的工件处理需求。此技术可广泛应用于制造业、物流业及服务业等多个领域中，如品质检测、物品识别与追踪以及服务机器人开发等。

关于利用机器学习方法进行干豆分类的研究

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本研究探索了运用机器学习技术对干豆进行高效、精确分类的方法，旨在提升农产品处理效率与质量控制水平。干豆作为重要的食品原料和农产品，在农业、食品工业以及营养学等领域备受关注。本研究采用支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、多层感知机（MLP）及梯度增强决策树（GBDT）四种机器学习算法对干豆数据集进行分类模型的训练与评估。首先，我们对数据进行了预处理和特征工程，提取了形态、颜色及纹理等关键特征。接着利用上述四种算法分别构建并测试模型，并依据准确率、召回率以及F1值等指标比较它们在干豆分类中的表现。最后通过可视化分析讨论了实验结果。结果显示，在所研究的四种机器学习方法中，所有算法均表现出良好的性能，其中随机森林因其较强的鲁棒性及处理不平衡数据集的优势而尤为突出。为进一步优化模型效果，我们采用SPA和PCA技术对原始数据进行了降维，并重新评估了SVM、Random Forest、MLP以及GBDT在干豆分类中的表现。实验表明，在经过降维后的数据集中，支持向量机（SVM）算法的准确度最高，其次是随机森林。这些发现为后续改进干豆分类模型提供了有价值的参考依据。

煤矸石图片分类方法

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本文探讨了针对煤矸石图像的高效分类方法，结合计算机视觉技术与机器学习算法，旨在提升煤矸石识别效率和准确性。为了应对人工排矸法、机械湿选法以及γ射线分选法在煤矸石分选过程中存在的快速高效性不足、安全性差及操作复杂等问题，本段落提出了一种基于机器视觉的煤矸石图像分类方法。该方法首先对煤矸石图像进行增强和去噪预处理，并采用距离变换的分水岭算法实现分割提取。针对煤矿中获取到的矸石分割图，文章选取了HOG特征及灰度共生矩阵作为特征描述符。在基于特征提取的方法上，分别使用支持向量机、随机森林以及K近邻算法进行了分类识别实验；同时构建了一种浅层卷积神经网络和基于ImageNet数据集预训练的VGG16模型进行煤矸石图像的深度学习分类。研究结果表明，在所有提出的方案中，采用VGG16模型的方法在煤矸石图像分类上表现最佳，其准确率达到了99.7%，显著高于特征提取方法（91.9%）和浅层卷积神经网络方法（92.5%）。

关于机器学习的人工智能研究论文

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本篇论文深入探讨了机器学习领域中的关键问题和最新进展，旨在为人工智能技术的发展提供理论支持与实践指导。机器学习是问题解决与决策制定中的关键技术和人工方法。科学家们利用它来模拟人类思维过程，并通过人工智能框架实现人脑活动的自动化。为了自动获取不同应用程序的信息控制，需要一个规划程序支持机器学习技术的应用。在机器人领域中，机器学习同样发挥着重要作用，不仅帮助做出决策还提升了机器的工作效率。该技术广泛应用于各种场景中，得益于智能系统的基本原理概念的发展与完善，人工智能也因此变得更加先进和实用。

基于DDPG强化学习算法的2至6自由度机械臂轨迹跟踪控制研究及Simulink仿真分析

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本研究运用DDPG强化学习算法探讨了2至6自由度机械臂的轨迹追踪问题，并通过Simulink进行仿真实验，验证其有效性和适应性。本段落研究了基于强化学习DDPG算法的自由度机械臂轨迹跟踪控制，并进行了Simulink仿真实践。重点探讨了2自由度与6自由度机械臂在轨迹跟踪中的应用，通过将DDPG作为机械臂的控制器来优化其性能。文章详细分析了如何利用强化学习算法提高多自由度机械臂系统的灵活性和准确性。

论文研究：利用遗传算法进行智能规划中的动作模型学习.pdf

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本文探讨了在智能规划领域中运用遗传算法来进行动作模型的学习。通过优化搜索过程和提高效率，该方法为复杂的决策问题提供了新的解决方案。智能规划与机器学习是当前人工智能研究的两大热点领域。近年来，将两者结合进行综合研究越来越受到关注。本段落探讨了在动作间状态未知的情况下基于遗传算法的动作模型学习问题。