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基于再励学习的多移动机器人协调避障路径规划方法  
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【英文篇名】 Reinforcement Learning Based Conflict-free Path Planning of Cooperative Mobile Robots
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【作者】 张芳; 颜国正; 林良明;
【英文作者】 Zhang Fang 1 Yan Guozheng 2 Lin Liangming 21 (Dept.of Information and Control; Tongji University; Shanghai200092) 2 (No.820Lab; College of Electronics and Information Technology; Shanghai Jiaotong University; Shanghai200030);
【作者单位】 同济大学信息与控制系; 上海交通大学电子信息学院820所; 上海交通大学电子信息学院820所 上海;
【文献出处】 计算机工程与应用 , Computer Engineering and Applications, 编辑部邮箱 2003年 03期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 路径规划; 再励学习; 再励函数; 多机器人协调; 移动机器人;
【英文关键词】 Path planning; Reinforcement learning; Reinforcement function; Cooperative robots; Multiple mobile robots;
【摘要】 随着多移动机器人协调系统的应用向未知环境发展,一些依赖于环境模型的路径规划方法不再适用。而利用再励学习与环境直接交互,不需要先验知识和样本数据的特点,该文将再励学习应用于多机器人协调系统中,提出了基于再励学习的避障路径规划方法,并将再励函数设计为基于行为分解的无模型非均匀结构。计算机仿真实验结果表明该方法有效,并有较好的鲁棒性,新的再励函数结构使得学习速度得以提高。
【英文摘要】 When the environment of cooperative mobile robots becomes unknown,the path planning methods that need environment model will not adapt it.For reinforcement learning directly interacts with environment and needn't environment model or advanced knowledge,it is applied into cooperative mobile robots system and a reinforcement learning based conflict-free path planning method is presented in this article.The reinforcement function is accordingly designed into a behavior-based and model-free uneven funct...
【分类号】 TP242.69
【正文快照】 1引言多移动机器人协调避障路径规划问题是多移动机器人执行各种任务的基础,反映了机器人在运动过程中对周围环境和其它机器人的交互能力。所谓多机器人协调避障路径规划,是指在环境信息已知、部分已知或完全未知的情况下,为机器人寻找一条从起点到终点的无碰路径,同时又?

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