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针对未知环境下的移动机器人导航问题,本文提出了一种基于分层式强化学习的混合式控制方法。利用栅格-拓扑相结合的环境表示及地图学习方法,通过分层式强化学习在不同控制层次的扩展设计移动机器人的反应式和慎思式导航控制,实现了全局导航和局部导航控制的协调优化。实验及测试结果证明,该控制方法能实现导航任务的全局优化,避免陷入局部极小,并对未知动态环境具有较强的适应性。  相似文献   
2.
针对移动机器人基于超声波传感器的地图创建,提出了一种双重环境模型。该模型同时包涵以直线段表示的几何模型和以概率形式表示的栅格模型,结合了几何模型与栅格模型的优点。给出了该模型的建立及更新算法,并基于该模型提出了一种主动探测策略,在保证探测效率的同时减小了超声波传感器的镜面反射产生的不良影响。在室内环境下进行移动机器人实验,验证了基于双重环境模型的探测策略的有效性。  相似文献   
3.
月球探测器路径规划的基于案例的学习算法研究   总被引:6,自引:0,他引:6  
讨论了基于案例的学习方法在月球探测器局部路径规划中的应用问题。基于案例的学习算法是人工智能中的一种学习方法 ,它根据过去的经验进行学习及问题求解 ,是一种增量式的学习过程。本文对基于案例的学习方法在月球探测器路径规划中的应用框架进行了一些讨论 ,提出了一些算法。  相似文献   
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