【摘 要】
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在机器人自主导航优化控制的研究中,为了解决移动机器人未知环境中的导航问题,提出了一种仿生策略的自主导航方法,针对操作条件反射机制,利用信息熵设计倾向单元,表征对状态的倾向程度,实现对冗余状态的自动删减;对Q学习算法进行了改进,作为学习核指引学习方向;采用Boltzmann机进行退火运算,实现对导航动作的随机选取,随着学习的进行,动作选择策略趋于最优。对移动机器人未知环境导航系统进行仿真,结果表明,
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在机器人自主导航优化控制的研究中,为了解决移动机器人未知环境中的导航问题,提出了一种仿生策略的自主导航方法,针对操作条件反射机制,利用信息熵设计倾向单元,表征对状态的倾向程度,实现对冗余状态的自动删减;对Q学习算法进行了改进,作为学习核指引学习方向;采用Boltzmann机进行退火运算,实现对导航动作的随机选取,随着学习的进行,动作选择策略趋于最优。对移动机器人未知环境导航系统进行仿真,结果表明,采用仿生自主学习的策略,可以实现机器人的自主导航的优化控制。
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