典型文献
基于强化学习的机器人智能路径规划
文献摘要：
为了减少制造成本、提高焊接效率,让机器人能适应不同形状的焊缝,具备类似人一样的自主学习和决策能力,提出将基于强化学习的路径规划智能算法运用在焊接机器人上.在采用马尔可夫决策过程构建焊接机器人的路径规划模型的基础上,运用激光雷达让机器人拥有感知焊缝的能力;接着基于改进的深度Q网络算法,利用神经网络拟合机器人的自主决策函数,让机器人能自主选择合适的动作;最后结合机器人操作系统(ROS)和Gazebo仿真软件,根据焊缝的简化模型对提出的算法进行仿真实验.仿真结果表明,机器人能成功地对训练模型完成路径规划,并能将学习到的知识进行迁移,顺利完成在未知测试模型上的路径规划任务,证实了算法的可行性.
文献关键词：
机器人;强化学习;路径规划;深度Q网络
中图分类号：
作者姓名：
谢文显;孙文磊;刘国良;徐洋洋
作者机构：
新疆大学机械工程学院,乌鲁木齐 830047
文献出处：
引用格式：
[1]谢文显;孙文磊;刘国良;徐洋洋-.基于强化学习的机器人智能路径规划)[J].组合机床与自动化加工技术,2022(07):13-17
A类：
B类：
强化学习,人智,制造成本,焊接效率,焊缝,决策能力,智能算法,算法运用,焊接机器人,马尔可夫决策过程,路径规划模型,激光雷达,有感,网络算法,自主决策,决策函数,自主选择,机器人操作系统,ROS,Gazebo,简化模型,训练模型,测试模型
AB值：
0.354756
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