基于强化学习算法的机械臂精细抓取

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案例介绍

场景描述：在农业应用中，果蔬采摘由于其复杂度高，使得目前果蔬采摘机械化的应用程度很低，很难有适合的机械人去代替传统的人力作业，加上人口老龄化的态势，导致劳动力成本昂贵且不易寻找。因此提高果蔬采摘机械化技术，开发和推广机械化程度高的采摘机械臂有着重要的实用价值。
现如今，虽然已经研发出了一些自动采摘蔬菜水果的机械，但是由于机器成本高，大多数直接购买现有的工业机械手，所占空间大，容易在水果采摘过程中对蔬菜水果产生破坏，所以蔬菜水果采摘主要还是通过人工采摘的方式。采摘作业质量的好坏直接影响到后续的储存加工和销售。
瓜果采摘的机械化是现代农业的需要，而使用农用机械进行瓜果采摘仍需要遵循瓜果采摘的一般要求，就是机械设备要占地面积小，采摘的范围要大，采摘瓜果要灵活且准确率高，并且要减少采摘给瓜果原株成长造成的伤害。
基于强化学习算法的机械臂操作收益于非抓握动作(例如推)和抓握动作（例如抓）之间复杂的协同作业：推可以帮助重新排列杂乱的物体，为手臂和手指腾出空间；同样，抓握可以帮助替换物体，使推动更加精准和无碰撞。