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基于Q-learning算法的煤矿井下移动机器人路径算法研究与展望 被引量:2

Coal Mine Underground Based on Q-learning Algorithm of Mobile Robot Path Planning
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摘要 文章研究了Q-learning算法,并且基于该算法,对煤矿井下机器人的移动路径进行了规划,并且对规划方案进行了仿真分析,通过研究发现Q-learning算法的路径规划能力优越,特别是对于条件极为恶劣、工况十分复杂的煤矿井下作业环境而言,能够较好地获取满意的规划结果。 This paper studies the Q-learning algorithm, and based .on this algorithm, the coal mine underground robot moving path for the planning, and to plan a simulation analysis was carried out, through the study found that the Q-learning algorithm path planning ability is superior, especially for condition is very bad, very complex conditions of coal mine underground work environment is concerned, to better obtain satisfactory planning results.
作者 胡敏
机构地区 西安外事学院
出处 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2013年第9期33-34,共2页 Coal Technology
关键词 Q-learning算法 机器人 路径规划 Q-learning algorithm robot path planning
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参考文献6

二级参考文献34

共引文献63

同被引文献21

引证文献2

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