【摘 要】
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路径规划能够让机器人在移动过程中高效准确地避开障碍物。在分析常用路径规划算法优缺点的基础上,引出能够在复杂动态环境下进行良好路径规划的强化学习算法。根据强化学习
【机 构】
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南京林业大学机械电子工程学院,南京林业大学智能控制与机器人技术研究所
【基金项目】
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国家公益性行业科研专项重大项目(201404402-03),江苏省研究生科研与实践创新项目(KYCX17_0865).
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路径规划能够让机器人在移动过程中高效准确地避开障碍物。在分析常用路径规划算法优缺点的基础上,引出能够在复杂动态环境下进行良好路径规划的强化学习算法。根据强化学习算法求解方法的不同,从值函数法和策略搜索法两个方面综述强化学习及其改进算法在路径规划上的应用。最后,针对目前强化学习算法在路径规划中的研究现状及发展需求,提出了未来移动机器人路径规划研究的发展方向。
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