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基于角度搜索和深度Q网络的移动机器人路径规划算法
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作者 李宗刚 韩森 +1 位作者 陈引娟 宁小刚 《兵工学报》 北大核心 2025年第2期30-44,共15页
针对深度Q网络(Deep Q Network,DQN)算法在求解路径规划问题时存在学习时间长、收敛速度慢的局限性,提出一种角度搜索(Angle Searching,AS)和DQN相结合的算法(Angle Searching-Deep Q Network,AS-DQN),通过规划搜索域,控制移动机器人的... 针对深度Q网络(Deep Q Network,DQN)算法在求解路径规划问题时存在学习时间长、收敛速度慢的局限性,提出一种角度搜索(Angle Searching,AS)和DQN相结合的算法(Angle Searching-Deep Q Network,AS-DQN),通过规划搜索域,控制移动机器人的搜索方向,减少栅格节点的遍历,提高路径规划的效率。为加强移动机器人之间的协作能力,提出一种物联网信息融合技术(Internet Information Fusion Technology,IIFT)模型,能够将多个分散的局部环境信息整合为全局信息,指导移动机器人规划路径。仿真实验结果表明:与标准DQN算法相比,AS-DQN算法可以缩短移动机器人寻得到达目标点最优路径的时间,将IIFT模型与AS-DQN算法相结合路径规划效率更加显著。实体实验结果表明:AS-DQN算法能够应用于Turtlebot3无人车,并成功找到起点至目标点的最优路径。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 深度Q网络 角度搜索策略 物联网信息融合技术
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基于改进APF-QRRT^(*)策略的移动机器人路径规划
2
作者 刘文浩 余胜东 +4 位作者 吴鸿源 胡文科 李小鹏 蔡博凡 马金玉 《电光与控制》 北大核心 2025年第1期21-26,33,共7页
针对Q-RRT^(*)算法在路径规划过程中无法兼顾可达性和安全性的问题,提出一种改进APF-QRRT^(*)(IAPF-QRRT^(*))路径规划策略。IAPF-QRRT^(*)策略通过Q-RRT^(*)算法获得一组连接起点到终点的离散关键路径点,较传统的快速搜索随机树(RRT^(... 针对Q-RRT^(*)算法在路径规划过程中无法兼顾可达性和安全性的问题,提出一种改进APF-QRRT^(*)(IAPF-QRRT^(*))路径规划策略。IAPF-QRRT^(*)策略通过Q-RRT^(*)算法获得一组连接起点到终点的离散关键路径点,较传统的快速搜索随机树(RRT^(*))算法具备更好的初始解和更快的收敛速度。改进传统人工势场(APF)方法获得一种新的无势正交向量场,在一定条件下使整体排斥向量场与吸引向量场正交,并将其作用于关键路径点,从而提高路径的安全性。将IAPF-QRRT^(*)策略与其他算法比较,通过数值模拟实验证明了所提策略的有效性。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 人工势场法 Q-RRT^(*)算法 安全性
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融合距离引导式A^(*)算法与动态窗口法的移动机器人路径规划
3
作者 黄昱航 李国刚 +1 位作者 焦启 曹冬平 《华侨大学学报(自然科学版)》 2025年第1期87-94,共8页
为解决移动机器人路径规划中效率低下等问题,提出一种距离引导式A^(*)算法与动态窗口法的融合算法。在改进A^(*)算法中,引入双向搜索策略,采用综合距离启发函数,利用全局路径筛选策略对路径进行优化。在得到全局最优路径的基础上,与动... 为解决移动机器人路径规划中效率低下等问题,提出一种距离引导式A^(*)算法与动态窗口法的融合算法。在改进A^(*)算法中,引入双向搜索策略,采用综合距离启发函数,利用全局路径筛选策略对路径进行优化。在得到全局最优路径的基础上,与动态窗口法结合,实现移动机器人的动态避障。结果表明:距离引导式A^(*)算法和文中融合算法在路径长度、遍历节点数目和运行时间方面实现了显著提升,能更好地满足移动机器人对路径规划的要求。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 A^(*)算法 动态窗口法 动态避障
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改进Informed-RRT^(*)算法的移动机器人路径规划
4
作者 葛超 张鑫源 +1 位作者 王红 伦志新 《电光与控制》 北大核心 2025年第1期48-53,共6页
针对Informed-RRT^(*)算法初始路径形成缓慢、失败率高及路径质量差的问题,提出基于人工势场法的选点策略。首先,筛选出优质采样点,同时,引入双向直连的贪心策略和动态步长策略,快速获得初始路径并尽快进入遍历寻优阶段;其次,通过新的... 针对Informed-RRT^(*)算法初始路径形成缓慢、失败率高及路径质量差的问题,提出基于人工势场法的选点策略。首先,筛选出优质采样点,同时,引入双向直连的贪心策略和动态步长策略,快速获得初始路径并尽快进入遍历寻优阶段;其次,通过新的采样策略及评价函数,保证规划路径更优;最后,对路径优化处理,所得路径更适合移动机器人的行驶。仿真实验结果表明,改进算法相比于Informed-RRT^(*)算法性能更优,其中,改进算法在不同环境中的成功率均为100%,同时也证明了在限定采样次数下改进算法的收敛速度、路径质量均优于原算法。 展开更多
关键词 移动机器 路径规划 人工势场法 动态步长 路径优化处理 Informed-RRT^(*)
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基于DGB-APF-RRT算法的移动机器人路径规划
5
作者 熊高 韩晋 +2 位作者 王旭飞 耿玺钧 吉新宇 《陕西理工大学学报(自然科学版)》 2025年第1期42-49,60,共9页
针对传统快速搜索随机树(RRT)算法在机器人路径规划过程中存在随机采样盲目性过大和搜索效率低的问题,提出了一种基于动态目标偏置策略和改进人工势场法的DGBAPF-RRT算法,通过采用动态目标偏置策略加快随机树向目标点的收敛速度。同时... 针对传统快速搜索随机树(RRT)算法在机器人路径规划过程中存在随机采样盲目性过大和搜索效率低的问题,提出了一种基于动态目标偏置策略和改进人工势场法的DGBAPF-RRT算法,通过采用动态目标偏置策略加快随机树向目标点的收敛速度。同时为优化搜索过程,融合了改进的人工势场法引导随机树避障,并在人工势场法的斥力函数中添加随机扰动因子,解决了传统人工势场法存在的局部极小值和目标不可达问题。最后,利用三阶贝塞尔曲线对生成路径进行平滑处理,提高路径质量。除RRT算法外,还将动态目标偏置策略和改进的人工势场法应用于改进RRT*算法。仿真结果表明,两种改进算法均有效提高了路径规划效率,明显优化了路径规划时间、路径长度和迭代次数。 展开更多
关键词 路径规划 快速搜索随机树 动态目标偏置策略 人工势场法 贝塞尔曲线
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基于改进蚁群算法的移动机器人路径规划应用研究
6
作者 王淑民 陈兴文 《山西电子技术》 2025年第2期112-113,116,共3页
针对常规蚁群算法在移动机器人路径规划上搜索路径的盲目性、容易陷入局部路径最优和规划路径拐点多等问题,通过加入人工势场引力对启发函数进行修正,加快算法的收敛速率;采取自适应地调整信息素浓度,提高算法搜索性能;针对冗余拐点多,... 针对常规蚁群算法在移动机器人路径规划上搜索路径的盲目性、容易陷入局部路径最优和规划路径拐点多等问题,通过加入人工势场引力对启发函数进行修正,加快算法的收敛速率;采取自适应地调整信息素浓度,提高算法搜索性能;针对冗余拐点多,采用三角形剪枝法除去,以提高移动机器人的寻优能力,防止机器人陷入局部最优。 展开更多
关键词 移动机器人 蚁群算法改进 路径规划
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移动机器人路径规划算法优化研究
7
作者 韦润福 关志广 《无线互联科技》 2025年第5期62-66,共5页
随着移动机器人在工业自动化与服务领域的广泛应用,如何在复杂环境中实现精准导航与高效路径规划,已成为亟待解决的关键问题。尽管传统A*算法(A-star Search Algorithm, A*)和动态窗口算法(Dynamic Window Approach, DWA)在导航中取得... 随着移动机器人在工业自动化与服务领域的广泛应用,如何在复杂环境中实现精准导航与高效路径规划,已成为亟待解决的关键问题。尽管传统A*算法(A-star Search Algorithm, A*)和动态窗口算法(Dynamic Window Approach, DWA)在导航中取得了一定成效,但它们在应对动态环境和实现全局最优路径规划方面仍存在显著局限。文章分析了这2种算法的特点,探讨了两者的优化策略,提出了一种基于A*与DWA算法的协同路径规划策略。实验结果表明,该研究不仅显著提升了路径规划效率,还保持了较高的成功率,为移动机器人在多样化场景中的高效应用提供更加可靠和精准的路径规划方案。 展开更多
关键词 路径规划优化 A~*算法 DWA算法 复杂环境 动态避障
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面向大型舱体的多移动机器人加工区域划分及站位规划
8
作者 赵娇 路勇 《航空制造技术》 北大核心 2025年第4期67-75,共9页
在多移动机器人原位加工大型构件这一新型制造模式下,依据加工特征分布及机器人加工可达性,合理安排各机器人加工顺序及站位是保证加工顺利实施的关键。本文针对大型航天舱体多支架表面加工需求,在阐述多移动机器人并行加工系统原理的... 在多移动机器人原位加工大型构件这一新型制造模式下,依据加工特征分布及机器人加工可达性,合理安排各机器人加工顺序及站位是保证加工顺利实施的关键。本文针对大型航天舱体多支架表面加工需求,在阐述多移动机器人并行加工系统原理的基础上,着重研究加工区域划分和机器人站位规划问题。首先,规划了多机并行加工流程,提出了舱体轴向和径向的区域划分方法,进行了舱体工作空间栅格化处理;然后,利用机器人的逆解提取出机器人的可行站位集,完成多台移动机器人的站位规划;最后,选择包含4类机器人的多机系统,进行了示例舱体的仿真验证,相比于传统方法,本文提出的多机器人并行加工方法使大型舱体支架加工的生产效率提高了82%,效果显著。 展开更多
关键词 大型舱体 移动机器人 加工区域划分 站位规划 原位加工
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基于BRS-RRT^(*)算法的移动机器人路径规划 被引量:1
9
作者 刘苏 吕新荣 罗偲 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第8期86-91,共6页
针对Informed-RRT^(*)算法在路径规划中收敛速度低、目标性差且所得轨迹不平滑的局限性,提出一种面向目标的区域采样双向RRT^(*)算法。首先,引入双向贪婪搜索策略获得采样点,加快算法搜索速度的同时改变随机树的扩展规则,增强其目标导向... 针对Informed-RRT^(*)算法在路径规划中收敛速度低、目标性差且所得轨迹不平滑的局限性,提出一种面向目标的区域采样双向RRT^(*)算法。首先,引入双向贪婪搜索策略获得采样点,加快算法搜索速度的同时改变随机树的扩展规则,增强其目标导向性;其次,得到初始解后,于轨迹节点附近展开形成启发式采样区域,在该区域内通过节点重构策略不断迭代,优化路径长度;最后,采用中间点插值和三次样条曲线相结合的方法,完成对路径的平滑处理。仿真实验表明,改进算法能够在不同环境地图中以更短的运行时间生成节点数更少、代价更小、更为平滑的路径。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 区域采样 Informed-RRT~* 目标导向 轨迹优化
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用于移动机器人路径规划的改进强化学习算法
10
作者 张威 初泽源 +1 位作者 杨玉涛 王伟 《中国民航大学学报》 CAS 2024年第5期59-65,共7页
针对传统Q-learning算法规划出的路径存在平滑度差、收敛速度慢以及学习效率低的问题,本文提出一种用于移动机器人路径规划的改进Q-learning算法。首先,考虑障碍物密度及起始点相对位置来选择动作集,以加快Q-learning算法的收敛速度;其... 针对传统Q-learning算法规划出的路径存在平滑度差、收敛速度慢以及学习效率低的问题,本文提出一种用于移动机器人路径规划的改进Q-learning算法。首先,考虑障碍物密度及起始点相对位置来选择动作集,以加快Q-learning算法的收敛速度;其次,为奖励函数加入一个连续的启发因子,启发因子由当前点与终点的距离和当前点距地图中所有障碍物以及地图边界的距离组成;最后,在Q值表的初始化进程中引入尺度因子,给移动机器人提供先验环境信息,并在栅格地图中对所提出的改进Q-learning算法进行仿真验证。仿真结果表明,改进Q-learning算法相比传统Q-learning算法收敛速度有明显提高,在复杂环境中的适应性更好,验证了改进算法的优越性。 展开更多
关键词 强化学习 路径规划 启发式奖励函数 Q值初始化
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移动机器人避障路径多激光传感器融合规划技术 被引量:1
11
作者 梅立雪 曹君 汪兆栋 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第8期235-240,共6页
为控制移动机器人成功躲避静、动障碍物,安全快速运行至目的地,研究移动机器人避障路径多激光传感器融合规划技术。此技术在机器人身上安装2个激光雷达传感器,感知机器人所处环境障碍信息,由基于多激光传感器融合的障碍物定位方法,将2... 为控制移动机器人成功躲避静、动障碍物,安全快速运行至目的地,研究移动机器人避障路径多激光传感器融合规划技术。此技术在机器人身上安装2个激光雷达传感器,感知机器人所处环境障碍信息,由基于多激光传感器融合的障碍物定位方法,将2个激光雷达传感器感知信息加权融合,提取静态障碍物位置数据后,使用基于动态避障的机器人路径规划方法,改进A∗算法结合静态障碍物位置数据,规划机器人避障的全局避障路径;考虑到全局避障路径中会有可能出现动态障碍物,由人工势场法,计算动态障碍物与目的地对机器人的斥力、引力、合力以及合力方向,调节机器人在全局避障路径中,动态避障的运行方向。实验中,本方法下对障碍物定位偏差在0.1 m内,此技术对静、动障碍物的避障能力合格,运行至目的地时,与障碍物0次碰撞,规划路径和运行时间较短,分别为158 m和9.2 min,效率较高。 展开更多
关键词 移动机器人 避障路径 多激光传感器 融合规划 改进A∗算法 人工势场法
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基于多策略融合灰狼算法的移动机器人路径规划 被引量:1
12
作者 黄琦 陈海洋 +1 位作者 刘妍 都威 《空军工程大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期112-120,共9页
针对标准灰狼算法(GWO)在解决移动机器人路径规划问题时存在初始参数依赖性强、缺乏多样性及易陷入局部极值的缺陷,提出一种基于多策略融合灰狼算法(LTGWO)。首先运用精英化思想将Logistic-Tent复合混沌映射与反向学习结合,优化灰狼种... 针对标准灰狼算法(GWO)在解决移动机器人路径规划问题时存在初始参数依赖性强、缺乏多样性及易陷入局部极值的缺陷,提出一种基于多策略融合灰狼算法(LTGWO)。首先运用精英化思想将Logistic-Tent复合混沌映射与反向学习结合,优化灰狼种群分布序列;然后引入sigmoid函数修改收敛因子a,平衡算法全局探索与局部开发能力,并改进控制参数C以更好地拟合灰狼实际捕猎过程;最后加入随适应度值变化的比例权重,提高灰狼个体搜索能力,同时采用种群淘汰策略,淘汰适应度值差的个体,促进种群进化。选用3组不同的栅格地图进行实验,实验结果表明:由LTGWO算法生成的平均路径长度、路径长度标准差都优于对比算法。 展开更多
关键词 路径规划 灰狼算法 移动机器人 精英反向学习 Logistic-Tent复合混沌映射 种群淘汰
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基于云计算的物联网AI移动机器人路径规划的算法设计 被引量:1
13
作者 王燕红 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第5期148-151,共4页
融合物联网技术云计算技术提出智能传感激光SLAM(Simultaneous localization and mapping)算法,首先基于成分分析法相邻帧的点云计算矩阵进行粗配准,再使用改良后算法提供的改进点到线迭代的最近配准算法来弥补传统算法精度较低的问题... 融合物联网技术云计算技术提出智能传感激光SLAM(Simultaneous localization and mapping)算法,首先基于成分分析法相邻帧的点云计算矩阵进行粗配准,再使用改良后算法提供的改进点到线迭代的最近配准算法来弥补传统算法精度较低的问题。采用了多重采样的算法在多次复制大权重例子集合的背景下利用小权重粒子集合来提升移动机器人路径定位精准度。最后将改良后的算法运用于AI移动机器人,实验结果表明,改进后的SLAM算法对移动机器人的路径设计的定位精准度有了较大提升,AI机器人可以具备优良的避障功能,对于已知环境或者非完全已知环境中存在的障碍物都具有良好的适应能力。 展开更多
关键词 SLAM算法 云计算 物联网 AI移动机器人 路径规划
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基于SQP-GPMP2算法的移动机器人路径规划
14
作者 郭希文 付世沫 +2 位作者 魏媛媛 常青 王耀力 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第9期104-110,共7页
针对高斯过程路径规划算法(GPMP2)处理非线性不等式约束能力有限、在复杂障碍物地图中易陷入局部极小值,进而产生碰撞的问题,结合序列二次规划(SQP)算法,提出了改进的SQP-GPMP2算法。首先,该算法从概率的角度将运动规划视为轨迹优化,得... 针对高斯过程路径规划算法(GPMP2)处理非线性不等式约束能力有限、在复杂障碍物地图中易陷入局部极小值,进而产生碰撞的问题,结合序列二次规划(SQP)算法,提出了改进的SQP-GPMP2算法。首先,该算法从概率的角度将运动规划视为轨迹优化,得到初始轨迹状态;其次,引入碰撞代价函数,用来表示机器人和障碍物的碰撞代价关系;最后,使用SQP算法对轨迹进行迭代修正,保证轨迹的无碰撞和运动学合理性。仿真实验结果显示,相比GPMP2等算法,所提算法在不同尺寸迷宫上的规划成功率至少提高20个百分点,证明该算法在处理复杂约束能力和保证路径规划效率上具有优越性。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 高斯过程 序列二次规划
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基于改进DQN的移动机器人避障路径规划 被引量:2
15
作者 田箫源 董秀成 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期406-416,共11页
针对一般强化学习方法下机器人在避障路径规划上学习时间长、探索能力差和奖励稀疏等问题,提出了一种基于改进深度Q网络(DQN)的移动机器人避障路径规划。首先在传统DQN算法基础上设计了障碍学习规则,避免对同一障碍重复学习,提升学习效... 针对一般强化学习方法下机器人在避障路径规划上学习时间长、探索能力差和奖励稀疏等问题,提出了一种基于改进深度Q网络(DQN)的移动机器人避障路径规划。首先在传统DQN算法基础上设计了障碍学习规则,避免对同一障碍重复学习,提升学习效率和成功率。其次提出奖励优化方法,利用状态间的访问次数差异给予奖励,平衡状态点的访问次数,避免过度访问;同时通过计算与目标点的欧氏距离,使其偏向于选择接近目标的路径,并取消远离目标惩罚,实现奖励机制的自适应优化。最后设计了动态探索因子函数,在后期训练中侧重利用强化学习策略选取动作和学习,提高算法性能和学习效率。实验仿真结果显示,与传统DQN算法相比,改进算法在训练时间上缩短了40.25%,避障成功率上提升了79.8%以及路径长度上缩短了2.25%,均体现了更好的性能。 展开更多
关键词 移动机器人 DQN算法 路径规划 避障 深度强化学习
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基于改进Q-learning算法的移动机器人路径规划 被引量:1
16
作者 井征淼 刘宏杰 周永录 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第3期135-141,共7页
针对传统Q-learning算法应用在路径规划中存在收敛速度慢、运行时间长、学习效率差等问题,提出一种将人工势场法和传统Q-learning算法结合的改进Q-learning算法。该算法引入人工势场法的引力函数与斥力函数,通过对比引力函数动态选择奖... 针对传统Q-learning算法应用在路径规划中存在收敛速度慢、运行时间长、学习效率差等问题,提出一种将人工势场法和传统Q-learning算法结合的改进Q-learning算法。该算法引入人工势场法的引力函数与斥力函数,通过对比引力函数动态选择奖励值,以及对比斥力函数计算姿值,动态更新Q值,使移动机器人具有目的性的探索,并且优先选择离障碍物较远的位置移动。通过仿真实验证明,与传统Q-learning算法、引入引力场算法对比,改进Q-learning算法加快了收敛速度,缩短了运行时间,提高了学习效率,降低了与障碍物相撞的概率,使移动机器人能够快速地找到一条无碰撞通路。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 改进的Q-learning 人工势场法 强化学习
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能耗优化的移动机器人路径规划方法 被引量:1
17
作者 李晓东 童亮 +2 位作者 陈梓宁 张博文 章者一 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2024年第1期28-36,共9页
为满足移动机器人在能量有限的情况下实现实时避障和全局最优路径规划,提出了一种考虑能耗的融合改进A*算法与改进动态窗口法的路径规划方法。首先,考虑地面坡度、摩擦等因素,建立移动机器人能耗模型,优化A*评价函数,在兼顾最短距离与... 为满足移动机器人在能量有限的情况下实现实时避障和全局最优路径规划,提出了一种考虑能耗的融合改进A*算法与改进动态窗口法的路径规划方法。首先,考虑地面坡度、摩擦等因素,建立移动机器人能耗模型,优化A*评价函数,在兼顾最短距离与最小能耗的情况下规划出全局最优路径;其次,增加A*搜索邻域,优化A*搜索方向,提高搜索效率,利用共线点原则删除冗余节点,并提取关键节点作为改进动态窗口法的子目标点;最后,针对动态窗口法在复杂环境下灵活性较差的问题,引入移动机器人尺寸信息,以移动机器人轮廓和障碍物之间的距离作为碰撞约束影响因子,并增加最小转弯半径约束,保证移动机器人能够更精准无碰撞运动。仿真实验结果表明:与传统A*算法相比,所提出的融合路径规划方法可降低能耗43.88%,机器人在动态环境中能够有效避障,运动更加平顺。 展开更多
关键词 路径规划 A*算法 动态窗口法 能耗最优
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基于改进蚁群算法的大棚移动机器人路径规划研究
18
作者 梁秋阳 王影 +1 位作者 刘麒 夏春燕 《长江信息通信》 2024年第12期81-83,共3页
针对大棚移动机器人路径规划存在搜索时间较长、效率较慢等问题,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划方法。在传统蚁群算法的启发函数基础上,为平衡算法的全局搜索性能和收敛速度,引入自适应调整因子。在状态转移概率公式中,为防止初... 针对大棚移动机器人路径规划存在搜索时间较长、效率较慢等问题,提出了一种基于改进蚁群算法的路径规划方法。在传统蚁群算法的启发函数基础上,为平衡算法的全局搜索性能和收敛速度,引入自适应调整因子。在状态转移概率公式中,为防止初期易进入局部最优,引入稳定因子。在信息素方面,在精英蚂蚁系统中引入了一种动态调整的增强因子,加强了那些有可能成为最优路径的边,从而实现更快、更准确的收敛。实验结果表明,相较于传统蚁群算法,改进后的算法在迭代稳定次数均值、最优路径长度均值、转弯次数均值都有所降低,显著地提高了大棚移动机器人的工作效率。 展开更多
关键词 大棚 移动机器人 路径规划 蚁群算法
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基于深度强化学习的移动机器人路径规划研究
19
作者 荣垂霆 朱恒伟 +1 位作者 张宾 刘聪 《现代信息科技》 2024年第16期60-63,68,共5页
鉴于采用深度强化学习算法进行移动机器人路径规划时存在收敛速度慢的问题,提出一种改进的算法。对经验回放机制中样本的学习潜力得分进行设计,根据学习潜力得分对样本进行优先级评分,并根据评分进行采样。将改进算法应用到机器人路径... 鉴于采用深度强化学习算法进行移动机器人路径规划时存在收敛速度慢的问题,提出一种改进的算法。对经验回放机制中样本的学习潜力得分进行设计,根据学习潜力得分对样本进行优先级评分,并根据评分进行采样。将改进算法应用到机器人路径规划任务中,并进行奖励函数、避障参数及路径规划实验环境的设计。通过与对比算法进行实验比较,验证了改进算法的收敛速度及其在路径规划任务中的有效性。 展开更多
关键词 深度强化学习 路径规划 移动机器人
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移动机器人路径规划算法综述
20
作者 李忠林 罗邵屏 贾玉婷 《现代信息科技》 2024年第19期184-188,共5页
路径规划算法是移动机器人自主规划路径的关键,其性能的优劣决定了路径规划的质量,是当前移动机器人领域的一个研究热点。为系统了解移动机器人路径规划技术的研究现状,阐述了近年来国内外路径规划算法的使用和发展。依据移动机器人路... 路径规划算法是移动机器人自主规划路径的关键,其性能的优劣决定了路径规划的质量,是当前移动机器人领域的一个研究热点。为系统了解移动机器人路径规划技术的研究现状,阐述了近年来国内外路径规划算法的使用和发展。依据移动机器人路径规划算法的智能程度,将其划分为传统非智规划算法、随机智能规划算法、仿生智能规划算法及人工智能规划算法。依据分类,介绍了各种算法近年来具有代表性的研究成果,对移动机器人路径规划算法的发展走向进行了展望,旨在帮助研究人员快速和全面了解该领域的发展动态。 展开更多
关键词 移动机器人 路径规划 路径规划算法 综述
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