本文關(guān)鍵詞：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著移動(dòng)機(jī)器人技術(shù)的飛速發(fā)展,應(yīng)用于未知環(huán)境下的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃技術(shù)得到了越來(lái)越多專家的關(guān)注與研究。強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種重要的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,通過(guò)不斷試錯(cuò)與環(huán)境交互尋找最優(yōu)策略。針對(duì)未知環(huán)境下的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃問(wèn)題,研究基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃。首先,針對(duì)強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)器人面臨的探索與利用間的權(quán)衡問(wèn)題,設(shè)計(jì)一種基于近似動(dòng)作空間模型策略選擇的Q-學(xué)習(xí)算法。該方法根據(jù)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)過(guò)程中周圍的環(huán)境信息,降低機(jī)器人真實(shí)動(dòng)作空間模型的復(fù)雜程度,提高計(jì)算效率。與傳統(tǒng)的動(dòng)作選擇策略相比,基于近似動(dòng)作模型的策略選擇方法能夠得到一條更加優(yōu)化的路徑,且提高了機(jī)器人路徑規(guī)劃的成功率。然后,針對(duì)復(fù)雜動(dòng)態(tài)環(huán)境下的機(jī)器人路徑規(guī)劃問(wèn)題,采用分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)的方法,將路徑規(guī)劃系統(tǒng)從上至下分為根任務(wù)協(xié)作層、子任務(wù)選擇層和環(huán)境交互層三層結(jié)構(gòu),并將路徑規(guī)劃任務(wù)劃分為靜態(tài)障礙物避障、動(dòng)態(tài)障礙物避障及趨向目標(biāo)點(diǎn)運(yùn)動(dòng)三個(gè)基本子任務(wù),減小狀態(tài)空間以及系統(tǒng)學(xué)習(xí)的難度。最后,搭建移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)的軟硬件平臺(tái),在Ubuntu操作系統(tǒng)和ROS(Robot Operating System,機(jī)器人操作系統(tǒng))軟件框架下,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)通信,并設(shè)計(jì)Pioneer3-AT移動(dòng)機(jī)器人的三維仿真模型和三維仿真環(huán)境,實(shí)現(xiàn)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃的三維仿真實(shí)驗(yàn),然后結(jié)合Pioneer3-AT移動(dòng)機(jī)器人進(jìn)行實(shí)物實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明移動(dòng)機(jī)器人在未知環(huán)境下通過(guò)自主學(xué)習(xí)能夠自主運(yùn)動(dòng)到達(dá)目標(biāo)點(diǎn)。
【關(guān)鍵詞】：移動(dòng)機(jī)器人 路徑規(guī)劃 強(qiáng)化學(xué)習(xí) 近似動(dòng)作模型 ROS
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP242
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第1章 緒論10-15
• 1.1 課題背景與意義10-11
• 1.2 移動(dòng)機(jī)器人路徑技術(shù)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法研究現(xiàn)狀12-13
• 1.4 課題的主要工作與內(nèi)容安排13-15
• 第2章 強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論及算法15-25
• 2.1 強(qiáng)化學(xué)習(xí)原理15-21
• 2.1.1 馬爾可夫決策過(guò)程15-16
• 2.1.2 強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型與基本要素16-18
• 2.1.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本算法18-21
• 2.2 分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本原理21-24
• 2.2.1 半馬爾可夫決策過(guò)程21-22
• 2.2.2 分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)的最優(yōu)策略22
• 2.2.3 分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)基本算法22-24
• 2.3 本章小結(jié)24-25
• 第3章 基于近似動(dòng)作空間模型的Q-學(xué)習(xí)算法25-36
• 3.1 動(dòng)作選擇策略的主要方法25-27
• 3.1.1 ε-greedy策略25
• 3.1.2 Boltzmann分布策略25-26
• 3.1.3 模擬退火策略26-27
• 3.2 基于近似動(dòng)作模型策略選擇的Q-學(xué)習(xí)算法27-28
• 3.3 仿真實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)28-30
• 3.3.1 環(huán)境模型28-29
• 3.3.2 動(dòng)作空間的表示29-30
• 3.3.3 獎(jiǎng)賞函數(shù)的設(shè)計(jì)30
• 3.3.4 動(dòng)作選擇策略30
• 3.4 仿真結(jié)果與分析30-35
• 3.5 本章小結(jié)35-36
• 第4章 基于分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃36-46
• 4.1 分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)36-37
• 4.2 移動(dòng)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)模型37-38
• 4.3 環(huán)境信息的獲取38-40
• 4.4 靜態(tài)避障模塊設(shè)計(jì)40-41
• 4.4.1 輸入和輸出狀態(tài)空間設(shè)計(jì)40-41
• 4.4.2 獎(jiǎng)賞函數(shù)的設(shè)計(jì)41
• 4.4.3 動(dòng)作選擇策略41
• 4.5 動(dòng)態(tài)避障模塊設(shè)計(jì)41-43
• 4.5.1 輸入和輸出狀態(tài)空間設(shè)計(jì)41-42
• 4.5.2 獎(jiǎng)賞函數(shù)的設(shè)計(jì)42-43
• 4.6 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析43-45
• 4.7 本章小結(jié)45-46
• 第5章 移動(dòng)機(jī)器人系統(tǒng)設(shè)計(jì)及路徑規(guī)劃實(shí)驗(yàn)46-58
• 5.1 機(jī)器人硬件平臺(tái)46-47
• 5.1.1 Pioneer3-AT機(jī)器人46
• 5.1.2 激光掃描測(cè)距儀46-47
• 5.2 機(jī)器人軟件框架ROS47-49
• 5.2.1 ROS系統(tǒng)簡(jiǎn)介47-48
• 5.2.2 ROS系統(tǒng)結(jié)構(gòu)48-49
• 5.3 基于ROS與Gazebo的機(jī)器人仿真49-52
• 5.3.1 Gazebo簡(jiǎn)介49-50
• 5.3.2 機(jī)器人仿真模型設(shè)計(jì)50-52
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析52-57
• 5.4.1 三維仿真實(shí)驗(yàn)52-55
• 5.4.2 實(shí)物實(shí)驗(yàn)55-57
• 5.5 本章小結(jié)57-58
• 總結(jié)與展望58-59
• 致謝59-60
• 參考文獻(xiàn)60-64
• 攻讀碩士學(xué)位期間的論文及科研情況64

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的移動(dòng)機(jī)器人路徑規(guī)劃研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：351033