自主机器人的噪声影响及其消解策略的研究

• 作者: 任燚 陈宗海
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 移动机器人 噪声 过程奖赏 优先扫除 强化学习
• 年，卷（期）: 2005,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能与专家系统
• 页码范围: 183-185,194
• 页数: 4页
• 分类号: TP21
• 字数: 3206字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2005.10.049

摘要

该文针对典型的觅食任务,以计算机仿真为手段,直观地揭示噪声对机器人系统性能的影响.在此基础上,提出了以过程奖赏(process reward)代替传统的结果奖赏(result reward),并与优先扫除(prioritized sweeping)的强化学习算法结合作为噪声消解策略.然后与基于结果奖赏的Q学习算法(Q-learning)等其它四种算法进行比较,结果表明基于过程奖赏和优先扫除的强化学习算法能显著降低噪声的影响,提高了系统整体性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈宗海	中国科学技术大学自动化系	151	2270	25.0	40.0
2	任燚	中国科学技术大学自动化系	6	45	3.0	6.0