Research and Design on Intelligent Recognition of Unordered Targets for Robots Based on Reinforcement Learning
作者: Yiting Mao, Dajun Tao, Shengyuan Zhang, Tian Qi, Keqin Li
发布时间: 2025-03-11
来源: arxiv
研究方向: 智能机器人目标识别
主要内容
本文针对智能机器人在复杂环境中对无序目标进行识别的难题，提出了一种基于强化学习的智能机器人无序目标识别方法。该方法首先利用双边滤波算法对采集到的目标图像进行处理，分解为低光照图像和反射图像，然后分别对这两部分图像进行压缩和增强处理，最后融合两部分图像生成新的图像。在此基础上，将深度学习与强化学习算法深度融合，将增强后的目标图像输入到深度强化学习模型中进行训练，从而实现智能机器人对无序目标的快速、准确识别。
主要贡献
1. 提出了一种基于双边滤波算法的目标图像增强方法，有效提高了目标图像的质量。
2. 将深度学习与强化学习算法相结合，提高了智能机器人对无序目标的识别准确性和效率。
3. 通过引入MobileNet网络，降低了算法的计算复杂度，提高了算法的运行效率。
4. 通过仿真实验验证了所提出方法的有效性，证明了其在无序目标识别方面的优越性能。
研究方法
1. 双边滤波算法
2. 深度学习
3. 强化学习
4. MobileNet网络
5. 仿真实验
实验结果
实验结果表明，该方法能够显著提高目标图像的质量，使智能机器人能够以更高的效率和准确性完成无序目标的识别任务。与现有方法相比，该方法在识别时间、识别准确率等方面具有明显优势。
未来工作
未来可以进一步研究如何将该方法应用于更复杂的场景，提高其在实际应用中的鲁棒性和泛化能力。此外，还可以探索将其他先进的图像处理和机器学习技术融入该方法，进一步提高其性能。