Estudio de control de cosecha colaborativo maestro-esclavo basado en aprendizaje por refuerzo supervisado en trigo
Autores: Ma, Zhikai; Zhang, Chao; Wang, Wei; Wang, Hao; Yu, Helong; Zhao, Chunjiang
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Estudio de control de cosecha colaborativo maestro-esclavo basado en aprendizaje por refuerzo supervisado en trigo
Categoría
Ciencias Agrícolas y Biológicas
Subcategoría
Agronomía y Ciencia de los Cultivos
Palabras clave
Máquinas agrícolas
Aprendizaje supervisado por refuerzo
Método de control
Navegación maestro-esclavo
Cosecha
Operaciones de descarga
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
Apuntando a la dificultad de controlar la posición relativa longitudinal de las máquinas agrícolas durante la operación cooperativa de navegación maestro-esclavo y la débil adaptabilidad del método de control tradicional unitario frente a las condiciones de trabajo de entornos agrícolas complejos, este documento propone un método de control longitudinal estable y seguro basado en aprendizaje por refuerzo supervisado (SRL) aplicable a las operaciones de cosecha y descarga de navegación maestro-esclavo.
Descripción
Apuntando a la dificultad de controlar la posición relativa longitudinal de las máquinas agrícolas durante la operación cooperativa de navegación maestro-esclavo y la débil adaptabilidad del método de control tradicional unitario frente a las condiciones de trabajo de entornos agrícolas complejos, este documento propone un método de control longitudinal estable y seguro basado en aprendizaje por refuerzo supervisado (SRL) aplicable a las operaciones de cosecha y descarga de navegación maestro-esclavo.