【摘 要】
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研究基于深度强化学习技术的避障场景的算法模型设计,采用改进的深度Q网络(Deep Q-learning Network,DQN)算法克服了Q-learning表格式算法在连续状态下导致内存不足的局限性
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研究基于深度强化学习技术的避障场景的算法模型设计,采用改进的深度Q网络(Deep Q-learning Network,DQN)算法克服了Q-learning表格式算法在连续状态下导致内存不足的局限性。鉴于学习过程中奖励稀疏导致很难获得较好结果的情况,改进奖励机制,增加实时奖惩作为补充,解决学习耗时长和训练不稳定的问题;采用相对角度、位置和距离等信息,相比绝对坐标信息可以更有效的躲避障碍物。不同于基于栅格法/可视图法等传统人为策略避障算法,深度强化学习算法DQN能够在缺乏先验知识的条件下具备自主决策能力,因此适用性更强。该技术可应用在仓储无人车、巡检机器人、无人机等现实场景。
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