基于强化学习的快速探索随机树特殊环境中路径重规划算法
邹启杰1
刘世慧2
张跃2
侯英鹂2
1.大连大学 信息工程学院, 辽宁 大连 116000;国防科技国家创新研究所 无人系统研究中心, 湖南 长沙 4100002.大连大学 信息工程学院, 辽宁 大连 116000
摘要：针对移动机器人在未知的特殊环境(如U型、狭窄且不规则通道等)下路径规划效率低问题,本文提出一种强化学习(RL)驱动快速探索随机树(RRT)的局部路径重规划方法(RL–RRT).该方法利用Sarsa(λ)优化RRT的随机树扩展过程,既保持未知环境中RRT的随机探索性,又利用Sarsa(λ)缩减无效区域的探索代价.具体来说,在满足移动机器人运动学模型约束的同时,通过设定扩展节点的回报函数、目标距离函数和平滑度目标函数,缩减无效节点,加速探索过程,从而达到路径规划多目标决策优化的目标.仿真实验中,将本方法用于多种未知的特殊环境,实验结果显示出RL–RRT算法的可行性、有效性及其性能优势.
关键词：快速探索随机树Sarsa(λ)局部路径重规划移动机器人特殊环境
资助基金：国家自然科学基金(61673084)辽宁省自然基金项目(2019–ZD–0578)
论文发表日期：2020-08-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：12( 1737-1748 )
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