發(fā)布時間：2020-06-30 03:14

【摘要】：機器人路徑規(guī)劃問題是當前研究的熱門方向。其中,室內(nèi)機器人路徑規(guī)劃任務存在室內(nèi)環(huán)境不確定性大、安全要求更高等問題。然而,傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃算法如全局路徑規(guī)劃算法需要根據(jù)環(huán)境建立導航地圖,對不同環(huán)境的適應性較差,不便于處理室內(nèi)路徑規(guī)劃問題;局部路徑規(guī)劃算法則容易陷入局部最優(yōu)。針對這一問題,論文提出了一種基于結(jié)合先驗知識的深度Q神經(jīng)網(wǎng)絡算法的室內(nèi)路徑規(guī)劃模型,該模型能夠通過自主學習完成路徑規(guī)劃任務,可以更好的解決不同室內(nèi)場景差異較大的問題,不需要建立導航地圖,僅通過攝像頭傳感器獲取周圍環(huán)境圖像完成導航任務。論文具體研究內(nèi)容如下:(1)論文總結(jié)了機器人路徑規(guī)劃問題和深度強化學習的研究現(xiàn)狀,提出了一種結(jié)合先驗知識的深度Q神經(jīng)網(wǎng)絡算法(Priori Knowledge-DQN,PK-DQN)研究方法。該方法對先驗知識進行了定義和量化,并將先驗知識引入深度Q神經(jīng)網(wǎng)絡算法中。該方法將先驗知識定義為一種動作選擇規(guī)則,從而干預算法的訓練過程,通過減少算法訓練中的無效探索來提高算法的效率。(2)論文對基于PK-DQN算法的室內(nèi)機器人路徑規(guī)劃模型進行了研究。結(jié)合室內(nèi)機器人路徑規(guī)劃任務,為了保證室內(nèi)人和機器人的安全,設置了強制避障模塊。將是否出現(xiàn)妨礙機器人安全的障礙物作為先驗知識,設置了強制避障的閾值,從而構(gòu)建了基于PK-DQN算法的室內(nèi)機器人路徑規(guī)劃模型。(3)論文搭建了基于ROS機器人開發(fā)平臺和Gazebo仿真軟件的室內(nèi)三維仿真環(huán)境,并設計室內(nèi)移動機器人進行路徑規(guī)劃任務仿真實驗,用該實驗來驗證基于PK-DQN算法的室內(nèi)機器人路徑規(guī)劃模型的有效性。實驗結(jié)果證明,該模型能有效的完成室內(nèi)機器人路徑規(guī)劃和導航任務。
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：C913.4
【圖文】：

出特征信息的方法。該方法的思想來自于生物學界對于貓的視覺皮層的研究。在經(jīng)層中，視覺信息會先通過簡單的細胞進行處理，提取出簡單的細胞提取出圖像初級特征，然后跟高階的細胞會對處理結(jié)果進行部分池化，經(jīng)過一系列的處理最得到高層次的特征，然后這些高層次的特征可以用來進行圖像的分類和識別。卷神經(jīng)網(wǎng)絡通過對復雜的輸入數(shù)據(jù)進行卷積（Convolutional）操作，池化（pooling）作，全連接操作，最后輸出分類或識別的結(jié)果，如圖 2.3 所示。

算法輸入

【參考文獻】

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本文編號：2734775