期刊专题

10.3778/j.issn.1002-8331.2011-0414

改进强化学习算法应用于移动机器人路径规划

引用
为了解决传统的强化学习算法应用于移动机器人未知环境的路径规划时存在收敛速度慢、迭代次数多、收敛结果不稳定等问题,提出一种改进的Q-learning算法.在状态初始化时引入人工势场法,使得越靠近目标位置状态值越大,从而引导智能体朝目标位置移动,减少算法初始阶段因对环境探索产生的大量无效迭代;在智能体选择动作时改进ε-贪婪策略,根据算法的收敛程度动态调整贪婪因子ε,从而更好地平衡探索和利用之间的关系,在加快算法收敛速度的同时提高收敛结果的稳定性.基于Python的Tkinter标准化库搭建的格栅地图仿真结果表明,改进的Q-learning算法相较于传统算法在路径规划时间上缩短85.1%,收敛前迭代次数减少74.7%,同时算法的收敛结果稳定性也得到了提升.

强化学习;人工势场;贪婪策略;移动机器人;路径规划

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TP242.6(自动化技术及设备)

湖北省重点实验室开放基金;湖北省教育厅科学技术研究计划青年人才项目

2021-09-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共5页

270-274

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计算机工程与应用

1002-8331

11-2127/TP

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2021,57(18)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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