原文服务方: 杭州电子科技大学学报(自然科学版)       
摘要:
在系统参数未知的情况下,磁导航AGV路径跟踪控制器的设计中,为了免除大量的人工参数整定工作,使用了改进的免模型深度强化学习算法设计了路径跟踪控制器.在建立磁导航AGV离散时域的运动学和动力学模型的基础上,将路径跟踪问题建模为连续状态与动作空间的马尔可夫决策过程.使用2个深度神经网络用于实现一个演员评判家(Actor-Critic)架构的异策略(Off-Policy)免模型强化学习算法作为控制器的实现,分别采用时域差分法与确定性策略梯度算法用于对动作值函数与策略函数的参数更新.仿真结果表明:设计的控制器可自主从经验中学习到表现优异的控制规则.
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文献信息
篇名 磁导航AGV深度强化学习路径跟踪控制方法
来源期刊 杭州电子科技大学学报(自然科学版) 学科
关键词 自动导引车 路径跟踪 强化学习 深度强化学习
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 28-34
页数 7页 分类号 TP273.2
字数 语种 中文
DOI 10.13954/j.cnki.hdu.2019.02.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 任彧 杭州电子科技大学计算机学院 40 264 7.0 14.0
2 赵师涛 杭州电子科技大学计算机学院 1 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
自动导引车
路径跟踪
强化学习
深度强化学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
杭州电子科技大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-9146
33-1339/TN
chi
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