基于自适应状态聚集Q学习的移动机器人动态规划方法

摘要：

针对现有移动机器人路径规划方法存在的收敛速度慢和难以进行在线规划的问题,研究了一种基于状态聚集SOM网和带资格迹Q学习的移动机器人路径动态规划方法-SQ(λ);首先,设计了系统的总体闭环规划模型,将整个系统分为前端(状态聚集)和后端(路径规划);然后,在传统的SOM基础上增加输出层构建出三层的SOM网实现对移动机器人状态的聚集,并给出了三层SOM网的训练算法;最后,基于聚集的状态提出了一种基于带资格迹和探索因子自适应变化的改进Q学习算法实现最优策略的获取,并能根据改进Q学习算法的收敛速度自适应地控制前端SOM输出层神经元的增减,从而改进整体算法的收敛性能;仿真实验表明:文中设计的SQ(λ)能有效地实现移动机器人的路径规划,较其它算法相比,具有收敛速度快和寻优能力强的优点,具有较大的优越性.

关键词：移动机器人、路径规划、状态聚集、Q学习

所属期刊栏目：22

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省高校自然科学研究计划03kjd520075

在线出版日期：2015-01-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：3419-3422