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 ...
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...
多智能体深度强化学习(第⼆种:model-free的博弈)马尔可夫博弈markov game的nash均衡求解算法:Nash Q-Learning学习⽬标:均衡 多智能体学习的处理⽅法有多种:协同、合作学习⽬标:协同 PR2算法学习⽬标:合作MADRL基础完全合作关系 Fully cooperative 完全竞争关系 Fully competitive 合作竞争关系 Mixed Cooperative ...
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...
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)。
路径规划:利用强化学习算法进行路径规划,可以使机器人更加灵活地根据环境变化自主决策路径,并有效避免路径冲突和重复。 任务协作:利用强化学习算法进行协作决策,可以使机器人之间更加高效地分工协作,提高任务完成效率和质量。 问题求解:利用强化学习算法进行问题求解,可以使机器人更加智能地分析和解决问题,提高自主决策和行动...
3、提出了先图聚类分配后路径规划的两阶段机器学习方法,将较大规模的软时间窗接送问题分而治之,克服了训练时间久、不易收敛的难题。 学位论文相关学术成果 1.Zhang K, Li M*, Wang J, Li Y, Lin X. A two-stage learning-bas...
强化学习算法在无人机控制中的路径规划主要包括以下几个步骤: 2.1状态表示:将无人机所处的环境状态进行合理的表示,例如利用传感器数据获取无人机的位置、速度、姿态等信息。 2.2行动空间定义:定义无人机可以采取的行动集合,如上、下、左、右、前进、后退等。
基于深度强化学习的机器人路径规划算法主要包括两个关键组成部分:深度神经网络和强化学习。 2.1深度神经网络(Deep Neural Network, DNN): 深度神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构的人工神经网络。它通过多层次的神经元连接构建一个复杂的非线性模型,可以对输入数据进行高效的特征提取和表示学习。在路径规划中,深度神经...
Q-learning是一种强化学习算法,用于解决基于马尔可夫决策过程(MDP)的问题。它通过学习一个值函数来指导智能体在环境中做出决策,以最大化累积奖励。 Q-learning算法的核心思想是使用一个Q值函数来估计每个状态动作对的价值。Q值表示在特定状态下采取某个动作所能获得的预期累积奖励。算法通过不断更新Q值函数来优化智能体...