机器人

环境构建：使用Gazebo与ROS搭建了高自由度的无人机动力学模型，模拟了飞行控制、传感器噪声及复杂障碍环境。算法核心设计：创新性地设计了融合围捕成功率、能量消耗、防碰撞、队形保持的多目标混合奖励函数，有效解决了多智能体训练的信用分配与协同难题。训练与优化：采用Ray/RLlib框架进行分布式训练，

模块1：通过can通信经过舵机控制拖拉机前轮。模块2：通过北斗模块对拖拉机进行位姿确定。模块3：通过nav2对拖拉机进行路径规划bi。模块3：视觉避障功能，利用摄像头和yolov5网络对拖拉机3米左右的人进行识别避障。

视觉定位识别：采用最小二乘法多组位置标定，精准定位目标物体，为机械臂抓取提供高精度位置基准，解决定位偏差问题。​视觉特征识别：借助全卷积神经网络，实现端到端物体特征提取，可精准识别不同尺寸、形态、材质的物体，适配多样抓取对象。​强化学习决策：通过深度Q学习算法，让机械臂自主学习抓、推动作的最优位置与