【摘 要】
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由于未来智能工厂中智能机器人的工作环境复杂多变，机器人进行协作定位时无法获知全局信道状态，其选择的标定节点可能被其他机器人占用，导致定位性能的波动较大，稳定性差。针对该问题，提出了基于双重深度超Q神经网络（DDHQN）的多机器人协同决策算法；首先将多机器人进行协作定位时的决策系统构建为竞争加合作模型，并通过奖励函数的设计鼓励机器人参与协作；为了避免机器人之间的决策冲突，引入表示机器人决策轨迹的记录
【基金项目】
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国家自然科学基金区域创新发展联合基金（U21A20449）； 国家自然科学基金（61941105）；
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由于未来智能工厂中智能机器人的工作环境复杂多变，机器人进行协作定位时无法获知全局信道状态，其选择的标定节点可能被其他机器人占用，导致定位性能的波动较大，稳定性差。针对该问题，提出了基于双重深度超Q神经网络（DDHQN）的多机器人协同决策算法；首先将多机器人进行协作定位时的决策系统构建为竞争加合作模型，并通过奖励函数的设计鼓励机器人参与协作；为了避免机器人之间的决策冲突，引入表示机器人决策轨迹的记录空间以实现对其他机器人的行为预估，记录空间的内容依据机器人的无线感知结果进行迭代更新；最后，仿真证明了所提出的基于DDHQN的多机器人协同决策算法使得每个机器人能够以群体性能最大为目标进行独立学习，在一定的迭代次数后可以实现精准的行为预估，并收敛到稳定有效的决策方案。
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