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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

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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


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.

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