采摘机器人智能系统应用研究——基于人工神经网络和篮球运动员训练策略

篮球比赛是一种团队下的激烈对抗比赛,除了考验运动员的身体素质外,还要考验运动员的协同能力和自主规划能力。而自主规划包括身体移动路径和篮球出手方位和路径的控制,这些方面的能力是可以通过平时训练来提高的。人工神经网络是一种智能化的训练算法,可以实现误差的自动反馈调节,将其使用在篮球训练策略上,可以使篮球运动员更加迅速地对情景做出反应,从而使决策者提高决策水平。如果将这套方案移植到采摘机器人的智能化训练上,可以使机器人加快对实时环境的信息采集和处理效率,从而更快地捕捉到果实目标,对路径规划做出响应,提高智能化采摘水平。最后,对方案的可行性进行了验证,并进行了机器人采摘实试验,结果表明:采用人工神经网络算法比其他3种算法的响应速度更快,误差更小,满足高精度智能化采摘机器人设计的需求。