【摘 要】
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随着深度强化学习的兴起,文章提出了一种基于深度强化学习的移动机器人导航模型。在该模型中包含移动机器人的动作设计与动作选择,并设计了目标趋势奖励值机制,采用了Gym-Gaz
【机 构】
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青岛科技大学自动化与电子工程学院;
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随着深度强化学习的兴起,文章提出了一种基于深度强化学习的移动机器人导航模型。在该模型中包含移动机器人的动作设计与动作选择,并设计了目标趋势奖励值机制,采用了Gym-Gazebo仿真平台对深度神经网络进行了训练与验证,并结合经验回放训练机制加速模型的收敛。最后通过该仿真平台比较了该模型下的DDQN算法与单纯的DDQN算法。仿真结果表明,该导航模型能够使移动机器人更快更稳定的到达目标处,获得更高的更平稳的奖励值。
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