【摘 要】
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针对传统反应式避障算法存在灵活度差及普适性不足的问题,提出Soft Actor-Critic深度强化学习算法的快速避障方法。通过分析SAC算法的框架及更新策略,采用ROS和RVIZ搭建实验
【基金项目】
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黑龙江省省属高校基本科研业务费项目(2018-KYYWF-1173)
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针对传统反应式避障算法存在灵活度差及普适性不足的问题,提出Soft Actor-Critic深度强化学习算法的快速避障方法。通过分析SAC算法的框架及更新策略,采用ROS和RVIZ搭建实验仿真环境,优化SAC算法的状态输入,利用灾后中部车场、下部车场虚拟环境对智能体分别进行训练和验证。结果表明,SAC算法优化后,GPU计算速度和算法添加噪声会导致智能体奖励值出现波动,但最终奖励值趋于稳定,改善了优化前越训练奖励值越低的问题,使避障性能大幅度提升,为实现矿山应急救援智能车快速避障控制提供研究基础。
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