【摘 要】
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森林火灾突发性强,危害性大,不仅直接烧毁林木,降低植被的覆盖率,而且会使生态系统毁于一旦。崩溃的生态系统往往需要数十年甚至数百年的时间才能恢复原样,这严重阻碍了生物多样性的发展。当森林明火扑灭后,首要环节便是及时的进行余火清理,否则残留在枯草腐叶、残枝灌木丛里的余火,在遇到大风、光照等自然因素下,极易形成二次燃烧,将造成更大的损失。据统计,由于未彻底或未及时清理余火造成了严重的森林火灾比比皆是。森
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森林火灾突发性强,危害性大,不仅直接烧毁林木,降低植被的覆盖率,而且会使生态系统毁于一旦。崩溃的生态系统往往需要数十年甚至数百年的时间才能恢复原样,这严重阻碍了生物多样性的发展。当森林明火扑灭后,首要环节便是及时的进行余火清理,否则残留在枯草腐叶、残枝灌木丛里的余火,在遇到大风、光照等自然因素下,极易形成二次燃烧,将造成更大的损失。据统计,由于未彻底或未及时清理余火造成了严重的森林火灾比比皆是。森林余火清理的首要任务往往是消防人员在直升机人工降雨的辅助下,对火灾点进行地毯式搜索扑灭,森林火灾余火探测与清理工作任务繁重、难度较高,并且时刻威胁着消防人员的生命安全。目前,国内外在室内移动机器人的研究很多,且取得了很大的进展,但是在室外机器人,尤其是在消防机器人中的研究很少。论文在深入研究强化学习理论与深度学习算法框架的基础上,对余火探测与清理机器人的路径规划进行了相关研究,现将主要工作如下说明:(1)研究强化学习算法的特征,从理论上分析不同类型的强化学习算法的优劣性,基于Q-learning算法原理利用python语言编写程序创建简单地图,实现机器人的路径规划。(2)为改进Q-learning算法的固有属性导致的“维数灾难”问题,将深度学习框架融入Q-learning中,同时构建记忆回放矩阵和建立双层网络结构来提高改进算法的收敛性。(3)基于山林道路环境图像,将路径规划问题转为图像识别问题,通过tensorflow深度学习框架搭建多层卷积神经网络对训练样本进行分类,实现视觉路径规划。
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