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本文将Q强化学习算法应用于移动机器人局部路径规划,解决了移动机器人在复杂环境中的局部路径规划问题.采用基于信任分配的CMAC神经网络实现了该算法,显著提高了传统CMAC在线学习的速度与准确性.仿真实验证明:该强化学习算法不仅能够适应复杂的环境,而且具有较强的自学习能力.
基于Q强化学习与CMAC的移动机器人局部路径规划
【摘 要】
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本文将Q强化学习算法应用于移动机器人局部路径规划,解决了移动机器人在复杂环境中的局部路径规划问题.采用基于信任分配的CMAC神经网络实现了该算法,显著提高了传统CMAC在线
【机 构】
：
河北工业大学,机器人及自动化研究所,天津,300130;天津工程师范学院,机械工程系,天津,300222河北工业大学,机器人及自动化研究所,天津,300130
【出 处】
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第二十四届中国控制会议
【发表日期】
：
2005年7期
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