【摘 要】
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针对移动机器人在复杂动态变化的环境下导航的局限性,采用了一种将深度学习和强化学习结合起来的深度强化学习方法;研究以在OpenCV平台下搭建的仿真环境的图像作为输入数据,
【基金项目】
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国家自然科学基金(61701122);广东省产学研重大专项项目(2016B010108004);广州市重点科技项目(201604020016);广东省产学研专项(2014B090904080)
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针对移动机器人在复杂动态变化的环境下导航的局限性,采用了一种将深度学习和强化学习结合起来的深度强化学习方法;研究以在OpenCV平台下搭建的仿真环境的图像作为输入数据,输入至TensorFlow创建的卷积神经网络模型中处理,提取其中的机器人的动作状态信息,结合强化学习的决策能力求出最佳导航策略;仿真实验结果表明:在经过深度强化学习的方法训练后,移动机器人在环境发生了部分场景变化时,依然能够实现随机起点到随机终点的高效准确的导航。
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