| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7页 |
| 表清单 | 第15-16页 |
| 变量注释表 | 第16-19页 |
| 1 绪论 | 第19-25页 |
| 1.1 研究背景 | 第19-20页 |
| 1.2 国内外技术应用现状 | 第20-22页 |
| 1.3 农业机器人路径识别与导航 | 第22-23页 |
| 1.4 拟解决问题与技术路线 | 第23-25页 |
| 2 基于机器视觉的农业机器人路径识别 | 第25-44页 |
| 2.1 图像预处理 | 第25-31页 |
| 2.2 基于混合阈值法的图像分割 | 第31-38页 |
| 2.3 作物行提取 | 第38-43页 |
| 2.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 3 农业机器人位姿偏差求解 | 第44-54页 |
| 3.1 摄像机标定 | 第44-45页 |
| 3.2 坐标转换 | 第45-48页 |
| 3.3 路径规划实验 | 第48-53页 |
| 3.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 4 基于强化学习的农业机器人路径跟踪控制 | 第54-69页 |
| 4.1 电机及运动学建模 | 第55-56页 |
| 4.2 直流电机仿真与调试 | 第56-58页 |
| 4.3 基于Actor-Critic的路径跟踪强化学习研究 | 第58-66页 |
| 4.4 路径跟踪实验 | 第66-68页 |
| 4.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 5 结论与展望 | 第69-70页 |
| 5.1 结论 | 第69页 |
| 5.2 展望 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 作者简历 | 第73-75页 |
| 学位论文数据集 | 第75页 |