检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:王帅[1]
机构地区:[1]煤炭科学研究总院沈阳研究院,辽宁抚顺113001
出 处:《电气技术》2010年第1期18-21,共4页Electrical Engineering
摘 要:提出了一种在动态不确定环境下基于信度分配Sarsa强化学习算法的移动机器人路径规划方法。通过引入信度分配函数有效分配强化信号,来修正动作选择策略,提高了学习效率和速度,能够很好地解决动态不确定环境下特别是存在随机运动障碍物的环境下移动机器人路径规划问题。仿真实验说明该方法的有效性和可行性。A method of path planning for mobile robot based on credit assignment Sarsa algorithm in dynamic and uncertain environment is proposed in this paper. Credit assignment function is introduced to assign reinforcement signal and modify action selection strategy, and the learning efficiency is improved. The problem of path planning can be solved effectively in dynamic and uncertain environment especially having stochastic moving obstacles. Simulation results prove the validity and feasibility of the method.
关 键 词:移动机器人 动态不确定环境 强化学习 信度分配 路径规划
分 类 号:TP242[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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