【摘 要】
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近年来,强化学习已广泛应用于各领域,并取得了快速发展.本文基于深度强化学习的路径规划方法,对强化学习路径规划的框架进行研究设计,对强化学习方法的环境状态空间、动作空
【机 构】
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重庆商务职业学院,重庆401331
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近年来,强化学习已广泛应用于各领域,并取得了快速发展.本文基于深度强化学习的路径规划方法,对强化学习路径规划的框架进行研究设计,对强化学习方法的环境状态空间、动作空间状态进行设计,满足移动机器人的运动模型和约束,可以在连续的动作空间中找到最优策略,最终在强化学习的试错机制下获得最佳路径.本文在Gazbo环境下处理机器人在未知环境下的进行路径规划任务存在的问题,将传统路径规划方法和所提出的框架分别进行实验,结果显示,使用本文所提出的框架资源开销能够被有效降低.
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