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【摘 要】
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路径规划作为移动机器人自主航行的重要组成部分,受到学者们的广泛关注与研究。如何使机器人适应多样性环境,实现自主路径规划,是当下的研究热点。本文针对动静态的复杂环境,提出一种基于最大熵的深度强化学习方法的机器人自主避障策略,加入优先经验回放提高数据利用率,并引入好奇心驱动机制来鼓励机器人在长序列环境中的探索,融合传统路径规划方法提高算法泛化能力。具体研究内容如下:首先,针对强化学习探索效率低的问题,
【机 构】
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燕山大学
【出 处】
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燕山大学
【发表日期】
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2022年01期
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