智能机器人作为人工智能的重要应用领域之一,其路径规划与控制技术的研究一直备受关注与追求。本毕业论文将基于强化学习算法,探索并实现智能机器人的路径规划与控制方法,以期在此领域取得突破性进展。 【第二章】智能机器人路径规划技术综述 2.1传统智能机器人路径规划方法的研究和现状 2.2强化学习在路径规划中的应用概述 ...
多智能体深度强化学习#多智能体深度强化学习基础从这⾥开始就进⼊多智能体的领域了,另外到这⾥来说⽹上的教程⼀般也就⽊有了。感知智能->决策智能->群体决策智能 感知智能->决策智能->认知智能传统⽅法:博弈论研究多个智能体的理性决策问题,定义了动作、收益,侧重分析理性智能体的博弈结果,即均衡。
为了解决这些问题,我们提出了一种新的多无人机移动边缘计算平台,旨在提供更好的服务质量和基于强化学习的路径规划。我们的工作贡献包括:1)在同一强化学习框架下优化移动边缘计算和路径规划的服务质量;2)使用sigmoidlike函数描述终端用户需求,确保更高的服务质量;3)在强化学习奖励矩阵中综合考虑终端用户需求、风险和几何...
文献[6]和[10]考虑到规划路径的长度、平滑度及能耗等信息, 但忽略了无人水面艇的运动学特性, 导致在满足无人水面艇路径规划的实际需求上有所欠缺。 现阶段, 随着人工智能技术的发展, 基于强化学习的路径规划受到越来越多的关注。与其他智能算法相比, 强化学习具有不需要借助外部环境信息或预先设定规则的优点。文献...
在不依赖地图信息的动态未知环境中,由于机器人处于局部环境中,有时并不能准确得到目标位置,因此,机器人只能根据反馈得到的局部信息来规划自己的路径。 1、以RGB-D深度图像为输入的深度强化学习算法 选用Actor Critic算法,通过深度图像直接输出连续的角速度与线速度。 2、机器人运动决策模型 通过RGB-D相机采集到深度图...
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针对无人水面艇路径规划时存在洋流、障碍物等外部干扰的问题, 提出一种改进的基于强化学习的无人水面艇能耗最优路径规划算法。首先, 建立多个随机涡流组成的二维洋流模型和无人水面艇平面运动学模型; 其次, 依据洋流和无人水面艇相对速度关系, 计算路径点是否可达; 然后, 利用改进的奖励函数、动作集和状态集求解全局...
2 基于DQN的路径规划算法 DQN在Q-learning算法的基础上,主要做了以下三大改变: 2.1 目标函数 当状态空间较大时,基于Q值表的方法会产生维度灾难问题,不再适用。 因此,DQN使用值函数而非Q值表来表示q(s,a)。 值函数近似法,通过参数θ使得动作值函数q(s,a,θ)逼近最优动作值函数q∗(s,a)。