基于情感的控制策略及其在移动机器人导航中的应用

提出了一种基于情感的移动机器人导航控制策略。根据机器人的导航任务设计了一个情感系统,并与基于行为的机器人系统相结合,构造了基于情感的行为协调控制策略。仿真和比较研究结果表明该控制策略能有效地提高机器人在未知环境中自主导航的能力。     

基于信任域策略优化的末制导控制量学习算法CSCD

近年来,深度强化学习在解决序列决策问题上取得了很大进展,无模型强化学习算法在与环境不断交互的过程中学习策略,不需要提前对环境建模,使其适用于许多问题。针对以往使用强化学习进行末制导策略学习的训练不稳定问题,使用信任域策略优化算法直接学习末制导控制量,同时设计了一种新颖的奖励函数,可以提高训练稳定性和算法性能。在二维环境下进行了实验,结果表明,该算法具有良好的训练稳定性,并可以达到很好的命中效果。