会议专题

基于神经网络的强化学习在避障中的应用

为了提高移动机器人的自学习能力,在基于行为控制结构的基础上设计了智能控制结构,该结构引入了强化学习模块.神经网络具有很好的泛化能力,该文提出了基于神经网络的强化Q学习算法,克服了表格式Q学习算法只能应用到离散的状态中并需要大量存储空间的不足,最后结合智能控制结构应用到移动机器人的避障中.实验结果表明,该方法能够使移动机器人通过自学习实现自主避障.

移动机器人 强化学习 神经网络 行为控制 智能控制 自主避障

乔俊飞 侯占军 阮晓钢

北京工业大学 人工智能与机器人研究所,北京 100124

国内会议

第19届中国过程控制会议

北京

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1747-1750

2008-07-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)