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摘要 - 随着全球电子商务的快速增长，物流行业对自动化的需求正在增加。这项研究的重点是仓库中的自动采摘系统，利用深度学习和强化学习技术来提高选择效率和准确性，同时降低系统故障率。通过经验分析，我们证明了这些技术在改善机器人拾取性能和对复杂环境的适应性方面的有效性。结果表明，集成的机器学习模型极大地胜过传统方法，有效地应对峰订单处理的挑战，减少操作错误并提高整体物流效率。另外，通过分析环境因素，本研究进一步优化了系统设计，以确保在可变条件下的高效和稳定的操作。这项研究不仅
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