Resumen

En este estudio se desarrolla un sistema de seguimiento de hileras basado en el aprendizaje de extremo a extremo para un robot agrcola en un manzanar. En lugar de dividir la navegacin en mltiples subtareas tradicionales, el mtodo de aprendizaje de extremo a extremo diseado asigna imgenes de la cmara directamente a rdenes de conduccin, lo que reduce la complejidad del sistema de navegacin. Tambin se propuso un mtodo de recogida de muestras para el entrenamiento de la red, mediante el cual el robot puede conducir y recoger datos automticamente sin operador ni control remoto. No es necesario etiquetar a mano las muestras de entrenamiento. Para mejorar la generalizacin de la red, se adoptaron mtodos como la normalizacin por lotes, el abandono, el aumento de datos y la validacin cruzada de 10 veces. Adems, se analizaron las representaciones internas de la red y se realizaron pruebas de seguimiento de filas. Los resultados de las pruebas mostraron que el sistema de navegacin visual basado en el aprendizaje de extremo a extremo poda guiar al robot ajustando su postura en funcin de diferentes escenarios y atravesando con xito las filas de rboles.

• Materias:Matemáticas Lógica matemática Ingeniería Algoritmos (Matemáticas) Algebra
• Subjects:mathematics Mathematical logic Engineering Agorithms (Math) Algebra
• Palabras claves:sistema de seguimiento de hileras; aprendizaje de extremo a extremo; robot agrícola; huerto de manzanas; sistema de navegación; sistema de navegación visual
• Keywords:row-following system; end-to-end learning; agricultural robot; apple orchard; navigation system; visual navigation system