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基于神经网络深度强化学习的分拣机器人避障规划技术: 收藏
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引用; 《工业仪表与自动化装置》2023年第2期 46-50页; 作者：丁玲上海东海职业技术学院基础部上海200241; 分拣机器人的避障决策过程较为复杂,为提高分拣机器人的工作效果,设计基于神经网络深度强化学习的分拣机器人避障规划技术。首先,在动力学场景中设置障碍物,利用马尔科夫决策过程获取分拣机器人的运动状态后,判断障碍目标。在对神经网...; 分拣机器人的避障决策过程较为复杂,为提高分拣机器人的工作效果,设计基于神经网络深度强化学习的分拣机器人避障规划技术。首先,在动力学场景中设置障碍物,利用马尔科夫决策过程获取分拣机器人的运动状态后,判断障碍目标。在对神经网络实施深度优化学习后,设置了导引奖赏机制,并结合人工势场法建立连续型奖励函数,引导机器人向正确方向运动。将分拣机器人运动状态输入到神经网络中,在导引奖赏机制的引导下实现分拣机器人的避障。在环境中设置了障碍物,实现环境搭建,仿真测试实验结果表明:该方法具有较高的避障能力,可引导机器人在运动过程中做出正确的动作,进而实现精准避障。; 来源：详细信息评论

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