未知动态环境中基于分层强化学习的移动机器人路径规划

• 作者: 刘海波 沈晶 顾国昌
• 来源期刊: 机器人
• 关键词: 移动机器人 未知动态环境 路径规划 分层强化学习
• 年，卷（期）: 2006,（5）
• 所属期刊栏目: 研究通讯
• 页码范围: 544-547,552
• 页数: 5页
• 分类号: TP24
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-0446.2006.05.017

摘要

提出了一种基于分层强化学习的移动机器人路径规划算法.该算法利用强化学习方法的无环境模型学习能力以及分层强化学习方法的局部策略更新能力,克服了路径规划方法对全局环境的静态信息或动态障碍物的运动信息的依赖性.仿真实验结果表明了算法的可行性,尽管在规划速度上没有明显的优势,但其应对未知动态环境的学习能力是现有其它方法无法比拟的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾国昌	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	138	2134	24.0	41.0
2	刘海波	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	78	683	14.0	23.0
3	沈晶	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	55	417	12.0	17.0