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基于强化学习的未知环境下异构多目标机器人向目标搜索的进化
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上传时间: 2021-03-24
详细说明：本文在未知环境下的多目标搜索过程中，采用了强化学习框架来指导和促进异构多机器人系统（HMRS）的行为演化。 为了保证HMRS行为进化的可行性和有效性，提出了两个阶段，分别称为感知/识别和基于强化学习的行为进化。 在第一阶段，通过与异构多源传感器进行数据融合来感知和识别周围的环境（学习之前）。 在第二阶段，通过Q学习算法和有效的环境感知和识别知识信息，更新了向目标搜索的行为演变，从而为HMRS制定了搜索路径计划，以尽快获取目标（学习后）。 一系列的仿真实验结果通过将学习后的学习结果与学习前的学习结果进行比较，验证了我们提出的方法的有效性，并且三个目标搜索指标的改进表明HMRS的行为演化结果令人满意。
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