| 强化学习方法在移动机器人导航中的应用 |
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| 引用本文： | 陆军,徐莉,周小平.强化学习方法在移动机器人导航中的应用[J].哈尔滨工程大学学报,2004,25(2):176-179. |
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| 作者姓名： | 陆军 徐莉 周小平 |
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| 作者单位： | 1. 哈尔滨工程大学,自动化学院,黑龙江,哈尔滨,150001
2. 中国白城兵器试验中心,吉林,白城,137001 |
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| 摘 要： | 路径规划是智能机器人关键问题之一,它包括全局路径规划和局部路径规划.局部路径规划是路径规划的难点,当环境复杂时,很难得到好的路径规划结果.这里将强化学习方法用于自主机器人的局部路径规划,用以实现在复杂未知环境下的路径规划.为了克服标准Q 学习算法收敛速度慢等缺点,采用多步在策略SARSA(λ)强化学习算法,讨论了该算法在局部路径规划问题上的具体应用.采用CMAC神经网络实现了强化学习系统,完成了基于CMAC神经网络的SARSA(λ)算法.提出了路径规划和沿墙壁行走两个网络的互相转换的方法,成功解决了复杂障碍物环境下的自主机器人的局部路径规划问题.仿真结果表明了该算法的有效性,同传统方法相比该算法有较强的学习能力和适应能力.
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| 关 键 词： | 强化学习 SARSA(λ)算法 CMAC神经网络 局部路径规划 |
| 文章编号： | 1006-7043(2004)02-0176-04 |
| 修稿时间： | 2004年2月14日 |
Research on reinforcement learning and its application to mobile robot |
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| LU Jun,XU Li,ZHOU Xiao-ping.Research on reinforcement learning and its application to mobile robot[J].Journal of Harbin Engineering University,2004,25(2):176-179. |
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| Authors: | LU Jun XU Li ZHOU Xiao-ping |
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| Affiliation: | LU Jun~1,XU Li~2,ZHOU Xiao-ping~2 |
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