基于改进Qlearning算法和DWA的路径规划
文档名：基于改进Qlearning算法和DWA的路径规划
摘要：针对传统Q-learning算法出现的规划路线转折点多,探索效率低,以及无法实现动态环境下的路径规划问题,提出一种基于改进Q-learning算法和动态窗口法(DWA)的融合算法.首先,改变传统Q-learning算法的搜索方式,由原先的8方向变成16方向;利用模拟退火算法对Q-learning进行迭代优化;通过路径节点优化算法进行节点简化,提高路径平滑度.然后,提取改进Q-learning算法规划路径的节点,将其作为DWA算法的临时目标,前进过程中,能够实时躲避环境中出现的动静态障碍物.最终实验结果表明:融合算法具有较好的路径规划能力,实现了全局最优和有效避障的效果.
作者：王志伟邹艳丽刘唐慧美侯凤萍余自淳Author：WANGZhiweiZOUYanliLIUTanghuimeiHOUFengpingYUZichun
作者单位：广西师范大学电子工程学院,广西桂林541004
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(9)
分类号：TP391
关键词：Q-learning算法路径规划动态窗口法
Keywords：Q-learningalgorithmpathplanningdynamicwindowapproach(DWA)
机标分类号：TP301.6TP242.6TP18
在线出版日期：2023年9月26日
基金项目：广西重大科技专项项目，广西多源信息挖掘与安全重点实验室系统性研究课题基金资助项目基于改进Q-learning算法和DWA的路径规划[
期刊论文]传感器与微系统--2023, 42(9)王志伟邹艳丽刘唐慧美侯凤萍余自淳针对传统Q-learning算法出现的规划路线转折点多,探索效率低,以及无法实现动态环境下的路径规划问题,提出一种基于改进Q-learning算法和动态窗口法(DWA)的融合算法.首先,改变传统Q-learning算法的搜索方式,由原先的8方向...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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