【摘 要】
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针对移动机器人在未知环境中避障和路径规划自适应能力差的问题,受心理学方面内在动机启发,以加入引力势场的Q学习理论为基础,提出一种基于内在动机机制的引力场Q( IM GPF Q)
【基金项目】
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国家自然科学基金(61203343);河北省自然科学基金(F2018209289);河北省高等学校科学技术研究青年基金项目(QN2016102,QN2016105)~~
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针对移动机器人在未知环境中避障和路径规划自适应能力差的问题,受心理学方面内在动机启发,以加入引力势场的Q学习理论为基础,提出一种基于内在动机机制的引力场Q( IM GPF Q)学习算法。该算法以Q学习为理论框架,加入引力势场为算法提供先验知识,以内在动机作为内部奖励,与外部信号一起生成取向评价值,指引机器人学会自主选择最优路径。通过模拟客厅环境和两种具有陷阱的环境中进行的仿真实验,结果表明该算法能使机器人通过与外界未知环境进行交互获得认知,最终完成路径规划任务,与传统强化学习方法相比具有更快的收敛速度以及
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