基于强化学习的展厅巡检机器人目标找寻设计

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本文为解决展览馆人工巡检成本大、效率低的问题,采用以YOLOv4技术对Unity3D场景中的图像进行目标识别为辅,以强化学习算法控制机器人对目标找寻检查为主的方法,在基于Unity3D引擎搭建的虚拟展览馆场景中,实现机器人巡检任务,并对YOLOv4技术、VPG算法和TRPO算法进行研究,结果表明:在单一展品的场景中,VPG算法的效率比TRPO算法效率高;在多展品的场景中,TRPO算法的表现效果比VPG算法好。
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