基于鲁棒视觉和深度强化学习仿真到现实控制的机器人草莓采摘

摘要

本研究提出了一种闭环机器人草莓采摘系统，结合了改进的YOLO26-seg视觉模块和基于仿真训练的PPO控制策略，在温室试验中实现了84.3%的整体采摘成功率。其创新点在于通过高分辨率分支和边缘监督原型学习提升了杂乱场景下的实例分割性能，并利用仿真训练降低了硬件依赖和开发成本。