基于最小二乘支持向量机的移动机器人导航

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针对未知环境下的移动机器人导航,提出将最小二乘支持向量机与强化学习相结合的导航方法。首先以移动机器人CASIA—I和它的工作环境为实验平台,确定出强化学习的回报函数;然后利用基于滚动窗的最小支持向量机解决强化学习中的泛化问题。最后对所提方法进行了实验,实验结果表明所提方法能够避免导航陷入局部极小.并对未知环境具有较强的适应性。
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