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基于激励学习和人工势场法的机器人路径规划

易良  
【摘要】: 近年来,随着应用要求不断增强,机器人技术得到了持续发展。作为一门高科技综合学科,机器人技术的发展延伸出了许多新的技术研究领域,也带动了这些领域的技术发展。其中,路径规划技术作为机器人系统中的一项关键技术,受到研究者们地一致关注。至今,随着机器人技术地不断发展,涌现出了一系列的新型路径规划方法。 本文旨在结合激励学习方法和人工势场法,提出一种新的机器人路径规划方法。该方法利用激励学习理论中的奖赏函数建立势函数形成势场,然后从势场中提取奇异特征形成子目标点,再通过给予一定启发条件在线探索子目标,从而实现机器人路径规划。传统人工势场法中局部最小值问题一直是备受关注的问题。恰恰相反,本文方法中由于恰当利用局部最小值点形成子目标点,变弊为利,从而不存在此问题的困扰。仿真实验表明此方法有良好的可行性和有效性。


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