【摘 要】
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针对移动机器人在未知的特殊环境(如U型、狭窄且不规则通道等)下路径规划效率低问题,本文提出一种强化学习(RL)驱动快速探索随机树(RRT)的局部路径重规划方法(RL-RRT).该方法
【机 构】
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大连大学信息工程学院,国防科技国家创新研究所无人系统研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61673084),辽宁省自然基金项目(2019-ZD-0578)资助.
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针对移动机器人在未知的特殊环境(如U型、狭窄且不规则通道等)下路径规划效率低问题,本文提出一种强化学习(RL)驱动快速探索随机树(RRT)的局部路径重规划方法(RL-RRT).该方法利用Sarsa(λ)优化RRT的随机树扩展过程,既保持未知环境中RRT的随机探索性,又利用Sarsa(λ)缩减无效区域的探索代价.具体来说,在满足移动机器人运动学模型约束的同时,通过设定扩展节点的回报函数、目标距离函数和平滑度目标函数,缩减无效节点,加速探索过程,从而达到路径规划多目标决策优化的目标.仿真实验中,将本方法用于多
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