基于强化学习的自主式移动机器人导航控制

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基于强化学习的自主式移动机器人导航控制

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毕业论文范文题目：基于强化学习的自主式移动机器人导航控制，论文范文关键词：基于强化学习的自主式移动机器人导航控制
基于强化学习的自主式移动机器人导航控制毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：自主式移动机器人可以工作在复杂非结构化环境中,无需人工干预,对环境无特定要求,具有高度自规划和自适应能力,这是一种有目的地自主式移动和完成任务的智能系统。其中,导航技术是移动机器人实现智能化的关键技术之一。在未知环境中,移动机器人需要拥有快速的学习能力,以提高对环境的适应能力,解决在自身不完备知识情况下的复杂问题（本文此处忽略..）。强化学习具有通过自我学习来逐渐获取智能行为的特征,在自主式移动机器人导航应用中受到广泛关注。强化学习模拟动物学习的过程,通过不断试错寻求从状态到动作相适应的映射关系,最终获得最优化的动作状态策略集。针对学习过程中传统算法存在收敛慢,非即时报酬的估计存在时间约束,占用较多内存资源和计算时间的问题,本文通过对传统强（文章此处忽略..）化学习理论的研究,结合了相对值迭代理论和最优化理论,通过合理变形,提出了一种相对值迭代强化学习(RVI-RL)算法,这是基于离散马尔科夫决策过程(MDP)环境下的无需估计平均报酬的强化学习算法。RVI-RL算法是一种无模型算法,免除了对整个任务平均报酬的估计,也免除了因不断修正平均报酬估计所带来的偏差。本论文的实验环境为（本文此处忽略..）经典的出租车问题,初始化为栅格型地图,相对于出租车为未知或动态环境,出租车自主行驶过程中,通过试错技术来获取环境状态信息,最终寻求状态与动作的最佳映射。实验表明,在单自主移动机器人导航过程中,RVI-RL算法比Q学习算法和R学习算法更快更稳地收敛于最优策略集;在多自主移动机器人导航环境中,新算法表现出诱发两个机器（略..）人协作规划行为的特征,比传统的Q学习算法更合适多机器人协作规划的应用环境。尽管RVI-RL算法消除了平均报酬参数的估计,在大规模状态空间中仍然存在“维数灾难”问题,本论文也讨论了将分层概念引入RVI-RL算法的可行性,实验表明,在收敛于最优策略速度上,RVI-RL算法比MAXQ算法也具有优越性。

以上为本篇毕业论文范文基于强化学习的自主式移动机器人导航控制的介绍部分。

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