作者:王珂,卜祥津,李瑞峰,赵立军 单位:华中科技大学 出版:《华中科技大学学报(自然科学版)》2018年第12期 页数:6页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFHZLG2018120140 DOC编号:DOCHZLG2018120149 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 为了提高未知环境下移动机器人的探索能力,基于深度强化学习训练提出一种基于最小深度信息有选择的训练模式,通过运动学方程约束,优化了状态空间的搜索与采集,提高了训练速率.在仿真未知环境中通过将RGB-D传感器的深度图像作为机器人的状态输入,学习模型将直接输出机器人的速度与角度并进行运动决策,验证了机器人路径规划控制策略.研究结果表明:在相同的训练时间下,所提出的训练模式对未知环境有更好的探索能力。

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