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模仿学习（IL）是机器学习中新兴的边界，在各个领域中拥有巨大的希望。近年来，其整合到机器人技术中引起了极大的兴趣，从而在自主控制过程中取得了重大进步。本文提出了一个详尽的见解，重点是在农业机器人技术中实施模仿学习技术。该调查严格研究了利用模仿学习来应对关键农业挑战的各种研究努力。从方法论上讲，这项调查全面研究了农业机器人技术中模仿学习应用的多方面方面。调查涵盖了可能通过模仿学习，对特定模型和框架的详细分析以及对调查研究中采用的绩效指标进行详尽评估的农业任务的识别。此外，它还包括机器人技术领域中的模仿学习技术与常规控制方法之间的比较分析。从这项调查中得出的结果揭示了对模仿学习在农业机器人技术中的应用的深刻见解。这些方法是因为它们有可能在农业环境（例如精确耕作）中显着改善动态和高维操作空间的任务执行的潜力。尽管有前途的进步，但该调查还是讨论了IL必须克服的数据质量，环境变异性和计算限制的巨大挑战。该调查还涉及实施此类技术的道德和社会含义，强调需要强大的政策框架来管理自动化的社会影响。这些发现具有实质性的含义，展示了模仿学习在农业机器人技术中彻底改变过程的潜力。这项研究极大地有助于设想在农业机器人领域内的创新应用和工具，有望提高机器人农业系统的生产率和效率。它强调了各种农业过程中显着增强的潜力，并发出信号
在农业机器人技术中利用模仿学习
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