【摘 要】
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针对未知环境下的移动机器人系统,研究了使机器人能同时躲避静态和动态障碍物、且快速抵达目标的路径规划问题。首先通过定义一种新的状态敏感度测度,度量状态与目标之间的关
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针对未知环境下的移动机器人系统,研究了使机器人能同时躲避静态和动态障碍物、且快速抵达目标的路径规划问题。首先通过定义一种新的状态敏感度测度,度量状态与目标之间的关联程度,指导机器人对环境的自主探索方向和力度,进而利用强化学习获得机器人的最优行动策略。通过引入状态敏感度测度,提高算法的学习速度、学习性能。最后通过对环境未知、且具有动态障碍物的路径规划任务的实例仿真,验证了所提方法的有效性。
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