作者：梁爽,曹其新,王雯珊,邹风山 单位：中国人工智能学会;哈尔滨工程大学 出版：《智能系统学报》2016年第02期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZNXT2016020010 DOC编号：DOCZNXT2016020019 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 在一个大规模的动态环境中，针对机器人各种定位传感器的局限性，提出了一种基于强化学习的定位组件自动选择方法。系统采用分布式架构，将机器人不同的定位传感器与定位方法封装为不同的组件。采用强化学习的方法，寻找最优策略，实现多定位组件的实时切换。仿真结果表明，该方法可以解决大型环境中，单一定位方法不能适用于整个环境的问题，能够依靠多定位组件提供可靠的机器人定位信息；环境发生改变时，通过学习的方法不需要重新配置组件，且与直接遍历组件后切换组件的方法相比，极大地减小了延时。

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