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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于神经网络的挖掘机智能化控制研究
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基于神经网络的挖掘机智能化控制研究
 
     论文目录
 
中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第9-16页
    1.1 课题研究背景及意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
    1.3 挖掘机智能化控制任务分析第13-14页
    1.4 论文结构与安排第14-16页
2 挖掘机智能化相关技术第16-24页
    2.1 环境感知第16-18页
    2.2 强化学习第18-22页
        2.2.1 马尔科夫决策过程第18-19页
        2.2.2 策略与值函数第19-21页
        2.2.3 奖惩函数与环境模型第21页
        2.2.4 强化学习的基本求解算法第21-22页
    2.3 本章小结第22-24页
3 基于LSTM的挖掘目标跟踪系统第24-36页
    3.1 挖掘目标输入方式第24-25页
    3.2 视觉跟踪技术第25-26页
        3.2.1 传统视觉跟踪算法第25页
        3.2.2 神经网络促进视觉跟踪发展第25-26页
    3.3 视觉跟踪系统组成第26-28页
        3.3.1 硬件开发平台第26-27页
        3.3.2 软件开发平台第27-28页
        3.3.3 视频跟踪流程第28页
    3.4 用于视觉跟踪控制LSTM网络搭建第28-33页
        3.4.1 LSTM网络简介第28-29页
        3.4.2 视觉跟踪LSTM网络模型第29-30页
        3.4.3 视觉跟踪LSTM网络训练第30-33页
    3.5 实验测试第33-35页
        3.5.1 数据集理论测试第33-34页
        3.5.2 运动跟踪测试第34-35页
    3.6 本章小结第35-36页
4 基于DDPG的挖掘机自主导航系统第36-53页
    4.1 挖掘机自主导航任务分析第36-37页
    4.2 基于策略的连续值强化学习算法第37-38页
    4.3 DDPG算法第38-40页
    4.4 基于DDPG的挖掘机自主导航模型建模第40-43页
        4.4.1 实验动作状态设计第41-42页
        4.4.2 奖惩设置第42页
        4.4.3 全连接神经网络第42-43页
    4.5 挖掘机自主导航实验设计及结果分析第43-52页
        4.5.1 模拟实验第43-47页
        4.5.2 实物实验第47-52页
    4.6 本章小结第52-53页
5 基于DDPG的挖掘机轨迹控制系统第53-64页
    5.1 挖掘机轨迹控制分析第53-54页
    5.2 挖掘模型设计第54-56页
        5.2.1 动作状态设计第54-55页
        5.2.2 奖励函数设计第55-56页
    5.3 DDPG神经网络改进第56页
    5.4 挖掘机轨迹控制实验设计及结果分析第56-63页
        5.4.1 模拟实验环境搭建第56-57页
        5.4.2 模拟实验设计第57页
        5.4.3 实验结果分析第57-63页
    5.5 本章小结第63-64页
6 结论与展望第64-66页
    6.1 研究结论第64-65页
    6.2 后续研究工作展望第65-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-70页
附录 作者在攻读硕士学位期间发表的论文第70页

 
 
论文编号BS4054951,这篇论文共70
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