基于虚拟目标制导的自适应Q学习路径规划算法

作     者：李子怡 胡祥涛 张勇乐 许建军 LI Ziyi;HU Xiangtao;ZHANG Yongle;XU Jianjun

作者机构：安徽大学电气工程与自动化学院安徽合肥230601 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(52175210) 

出 版 物：《计算机集成制造系统》 (Computer Integrated Manufacturing Systems)

年 卷 期：2024年第30卷第2期

页      码：553-568页

摘      要：针对经典强化学习算法用于未知环境下机器人路径规划问题时,存在探索效率低、收敛速度慢、易陷入地形陷阱,以及学习过程缺少中间态导致探索盲目性等问题,设计了双重记忆机制、虚拟目标引导方法、自适应贪婪因子,提出基于虚拟目标引导的自适应Q学习算法。设计了4种环境地图,同其他改进算法进行了对比仿真实验,并通过四驱麦克纳姆轮机器人虚拟仿真实验验证算法性能。实验结果表明,新算法显著减少了迭代次数,提高了强化学习收敛速度,且对复杂环境具有较好的鲁棒性,能够有效避免地形陷阱,提高移动机器人导航系统性能,为移动机器人自主路径规划提供了参考。

主 题 词：Q学习 路径规划 强化学习 移动机器人 

学科分类：080202[080202] 08[工学] 0804[工学-材料学] 0802[工学-机械学] 

核心收录：

D　O　I：10.13196/j.cims.2022.0733

馆 藏 号：203126129...