【摘 要】
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针对机场场面服务机器人自动寻路的过程中,特种车辆及地勤人员等都有可能会与服务机器人产生碰撞的问题。为了提高机器人避障能力以及其知识库的丰富程度,采用基于强化学习的
【机 构】
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四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室
【基金项目】
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四川省科技计划项目(No.2020YFG0288)。
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针对机场场面服务机器人自动寻路的过程中,特种车辆及地勤人员等都有可能会与服务机器人产生碰撞的问题。为了提高机器人避障能力以及其知识库的丰富程度,采用基于强化学习的路径规划方法,选择Q-Learning算法对机器人的寻路学习行为进行建模,使得位于机场场面中的服务机器人可以在寻路过程中获取到最佳路径策略,完善自身及外物冲突解脱知识库的不足,最终实验仿真结果表示Q-Learning算法在机场服务机器人在机场场面中的合理性和可行性。
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