Design of Interactive Control System for Agricultural Machines Based on AR and Deep Reinforcement Learning
Notice bibliographique
Résumé
Intellectualization of agricultural machinery can effectively improve the efficiency and quality of operations, and has an important role in promoting agricultural development.Based on AR technology, this paper introduces the key technology to build the interactive control system of agricultural machinery, uses NURBS to realize virtual agricultural machinery modeling, uses VRML technology to design a prototype of the scene environment of interactive farmland virtual reality, and details the methods of virtual modeling, virtual roaming, interactive control and collision detection in the process of system development.A four-degree-of-freedom simulation test bed is established to realize the simulation of the tractor's attitude when walking in the field.The position information of the crop rows is extracted from the virtual scene, and the control signals are given according to this information to carry out the speed, direction and balance control of the traveling of the agricultural machine, so that the tractor travels along the crop rows.The maximum deviations of the roll angle, pitch angle and yaw angle are within 0.36, and the maximum deviations of the elevation and traveling speed are 2.11 mm and 0.14 km/h.The simulation analysis and the physical test show the feasibility of the interactive control system of the farm machine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».