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基于Q-learning的搜救机器人自主路径规划
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作者 褚晶 邓旭辉 岳颀 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期364-374,共11页
当人为和自然灾害突然发生时,在极端情况下快速部署搜救机器人是拯救生命的关键。为了完成救援任务,搜救机器人需要在连续动态未知环境中,自主进行路径规划以到达救援目标位置。本文提出了一种搜救机器人传感器配置方案,应用基于Q⁃tabl... 当人为和自然灾害突然发生时,在极端情况下快速部署搜救机器人是拯救生命的关键。为了完成救援任务,搜救机器人需要在连续动态未知环境中,自主进行路径规划以到达救援目标位置。本文提出了一种搜救机器人传感器配置方案,应用基于Q⁃table和神经网络的Q⁃learning算法,实现搜救机器人的自主控制,解决了在未知环境中如何避开静态和动态障碍物的路径规划问题。如何平衡训练过程的探索与利用是强化学习的挑战之一,本文在贪婪搜索和Boltzmann搜索的基础上,提出了对搜索策略进行动态选择的混合优化方法。并用MATLAB进行了仿真,结果表明所提出的方法是可行有效的。采用该传感器配置的搜救机器人能够有效地响应环境变化,到达目标位置的同时成功避开静态、动态障碍物。 展开更多
关键词 搜救机器人 路径规划 传感器配置 Q⁃learning 神经网络
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