基于强化学习与Lidar-SLAM技术智能小车开发

作者：许琳昊; 朱舜; 王立群; 何军^*

来源：电子测量技术, 2019, 42(21): 27-31.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.1903011

• 即时定位与地图构建技术
• 机器人操作系统
• 智能小车
• 强化学习

为了实现未知环境的探索和地图构建,提出了一种基于强化学习与Lidar-SLAM技术的智能小车模型。该模型搭载Arduino控制器、树莓派3b嵌入式主板以及RPlidar激光雷达,重点实现了将即时定位与地图构建技术和机器人操作系统相结合,依靠RPlidar雷达感知环境信息,使得小车能够在前进的同时建立其周围环境的地图,并借助强化学习实现自主行驶。实验结果表明,小车能够在一个密闭的环境中建立二维栅格地图,并可将借助雷达所收集的地图信息进行坐标化,应用于强化学习实现探索与自主行驶。

• 单位
  南京信息工程大学