动态环境中基于增强式学习的路径规划方法

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本文结合机器人路径规划问题介绍了增强式学习方法 ,实现了动态环境中基于增强式学习的自适应路径规划 .增强式学习通过采用随机性的控制策略 ,实现策略的优化搜索和在线学习 .并采用具有模式增强输入的BP网络进行决策参数估计 ,加快学习的收敛 .仿真试验证明该方法能有效实现动态环境中机器人的避碰和导航
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