基于神经网络的强化学习在避障中的应用

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摘要：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。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/93884X/2008S2/1000553927.html

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关键词：神经网络 神经网 cqvip 控制结构 学习算法 移动机器人 强化学习 神经网络 避障