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Vision-based obstacle avoidance robotic arm path planning based on a multi-level PPO framework
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OA
AI
DOI：10.1016/j.rineng.2025.107021.png)
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摘要
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• 提出了一种基于视觉的多级机械臂路径规划框架。
• 集成了YOLOv10 RGB-D感知与RRT和B样条轨迹规划。
• 结合感知、规划和PPO控制进行闭环决策。
• 实现了高达99.8%的检测精度和路径规划的高成功率。
• 在静态和动态障碍物设置中展示了鲁棒性和适应性。
Keyword:
Robotic arm
Path planning
Reinforcement learning algorithm proximal policy optimization
Multi-level framework
RGB-D
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
7.9
论文数:
1.2W
被引数:
1.7W
机构
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引用论文
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