【摘 要】
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针对爬壁机器人在地面与平整壁面环境中路径规划的研究，给出了一种基于k-最近邻（k-NearestNeighbor-kNN）分类法与强化学习算法相结合的爬壁机器人路径规划方法；基于强化学习算法
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针对爬壁机器人在地面与平整壁面环境中路径规划的研究，给出了一种基于k-最近邻（k-NearestNeighbor-kNN）分类法与强化学习算法相结合的爬壁机器人路径规划方法；基于强化学习算法的在线学习和环境自适应性，以有效缓解环境信息不确定性情况对爬壁机器人路径规划的影响；利用kNN算法的分类思想，根据爬壁机器人当前状态的k个最近邻状态的数学期望值选择最优动作，以解决大规模连续状态泛化造成算法收敛速度慢的问题；利用栅格法建立了仿真环境模型，仿真实验结果表明：该方法不仅能有效克服收敛性差的问题，而且提高了路
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