基于改进深度强化学习的三维环境路径规划 提出一种改进深度强化学习算法(NDQN),解决传统Q-learning算法处理复杂地形中移动机器人路径规划时面临的维数灾难.提出一种将深度学习融于Q-learning框架中,以网络输出... 封硕,舒红,谢步庆 - 《计算机应用与软件》 被引量: 0发表: 2021年 基于深度强化学习的路径规划方法...
基于深度强化学习的三维路径规划算法_黄东晋 下载积分:300 内容提示: Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 2020,56(15)1 引言三维路径规划算法是人工智能领域的一个极其重要的研究内容,该算法被应用到许多领域,包括:移动机器人导航、车辆导航以及3D游戏。三维路径规划是指智能体在具有障碍物的虚拟环境...
深度强化学习近端策略优化算法路径规划复杂未知场景合理的路线选择是智能体三维路径规划研究领域的难点.现有路径规划方法存在不能很好地适应未知地形,避障形式单一等问题.针对这些问题,提出了一种基于LSTM-PPO的智能体三维路径规划算法.利用虚拟射线探测仿真环境,并将收集到的状态空间和动作状态引入长短时记忆网络.通过额外...
针对这些问题,提出了一种基于LSTM-PPO的智能体三维路径规划算法.利用虚拟射线探测仿真环境,并将收集到的状态空间和动作状态引入长短时记忆网络.通过额外的奖惩函数和好奇心驱动让智能体学会跳跃通过低矮障碍物,避开大型障碍物.利用PPO算法的截断项机制使得规划策略更新的幅度更加优化.实验结果表明,该算法是可行的,...