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...
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)。
3)设计了一种基于无人机电量约束、路径最小化的多评论家深度确定性策略梯度算法,实验结果表明所提出算法相较于原始MCDDPG、TD3算法具有更快的收敛效果和较好的稳定性,训练完成后的算法可以应用到不同场景当中,体现了强化学习算法在数据收集任务中的...
基于深度强化学习的机器人路径规划算法在智能交通、自动驾驶、无人机导航等领域具有广泛的应用前景。例如,在自动驾驶领域,通过将传感器数据输入到深度强化学习模型中,可以使车辆智能地规划出最优路径,提高行驶的安全性和效率。 综上所述,基于深度强化学习的机器人路径规划算法在解决机器人路径规划问题上具有重要的研究价值...
基于深度强化学习考虑软时间窗的车辆路径规划研究 Deep Reinforcement Learning for Vehicle Routing Problem with Soft Time Windows 作者:张珂 指导教师:李萌 培养院系:土木工程系 学科:市政交通 读博感言:薪火相传 抱诚守真 研究背景/选...
3.3在游戏领域,智能体需要寻找最佳游戏策略,基于深度强化学习的路径规划算法可以帮助游戏角色智能地躲避障碍物和攻击敌人。 综上所述,基于深度强化学习的智能体路径规划算法融合了深度学习和强化学习的优势,在解决复杂环境下的路径规划问题上具有重要的意义。随着深度学习技术和强化学习算法的不断发展,基于深度强化学习的智...
总结了一些深度强化学习用于覆盖路径规划的创新点：一、模型架构创新 - 融合多种神经网络结构：如将卷积...
基于深度强化学习的机器人路径规划算法在智能交通、自动驾驶、无人机导航等领域具有广泛的应用前景。例如,在自动驾驶领域,通过将传感器数据输入到深度强化学习模型中,可以使车辆智能地规划出最优路径,提高行驶的安全性和效率。 综上所述,基于深度强化学习的机器人路径规划算法在解决机器人路径规划问题上具有重要的研究价值...
总结了一些深度强化学习用于覆盖路径规划的创新点：一、模型架构创新 - 融合多种神经网络结构：如将卷积...
为了处理复杂环境的动态变化,我们应用深度强化学习(DRL)方法,基于双深度Q学习网络(DDQN)开发了一种在线路径规划算法。广泛的仿真结果验证了所提出的基于DRL的路径规划算法在收敛速度和系统奖励方面的有效性。 移动边缘计算(MEC)使得网络边缘的计算能力能够灵活快速地部署创新的应用和服务,为大量物联网设备[1]。有了MEC...