【摘 要】
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随着多移动机器人系统的应用越来越向未知领域如医学领域、深海探测和航空航天领域等方向发展,在未知环境下解决避障路径规划问题为多移动机器人系统提出了新的课题.由于没有
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随着多移动机器人系统的应用越来越向未知领域如医学领域、深海探测和航空航天领域等方向发展,在未知环境下解决避障路径规划问题为多移动机器人系统提出了新的课题.由于没有环境模型或先验知识,也没有精确的样本数据,已有的一些多机器人协作协调控制方法和路径规划方法不再适用,为此,该文结合再励学习这种智能学习模式的特点,提出了基于再励学习的多移动机器人控制系统和基于再励学习的路径规划方法.然而再励学习作为一个新兴的研究领域,还存在着许多问题有待研究,尤其是应用在多移动机器人领域的学习方法,学习速度和策略优化程度是两个需要提高的学习性能.因此,该文根据领域特征对面向多移动机器人系统的再励学习的一些方法和算法进行了研究.
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