结合神经网络和Q(λ)-learning的路径规划方法

作者：王健; 张平陆; 赵忠英; 程晓鹏

来源：自动化与仪表, 2019, 34(09): 1-4.

DOI：10.19557/j.cnki.1001-9944.2019.09.001

• 路径规划
• 神经网络
• 强化学习
• 移动机器人
• 奖励函数

Q-learning是一种经典的增强学习算法,简单易用且不需要环境模型;广泛应用于移动机器人路径规划。但在状态空间和动作空间较大时,经典的Q-learning算法存在学习效率低、收敛速度慢,容易陷入局部最优解等问题。通过引入神经网络模型,利用地图信息计算状态势值,从而优化了设计奖励函数。合理奖励函数为Q(λ)-learning算法提供了先验知识,避免训练中的盲目搜索,同时奖励函数激励避免了陷入局部最优解。仿真试验表明,改进的路径规划方法在收敛速度方面有很大的提升,训练得到的路径为全局最优。

• 单位
  沈阳新松机器人自动化股份有限公司; 沈阳科技学院