作者：陆军; 徐莉; 周小平强化学习cmac神经网络局部路径规划
摘要：路径规划是智能机器人关键问题之一,它包括全局路径规划和局部路径规划.局部路径规划是路径规划的难点,当环境复杂时,很难得到好的路径规划结果.这里将强化学习方法用于自主机器人的局部路径规划,用以实现在复杂未知环境下的路径规划.为了克服标准Q-学习算法收敛速度慢等缺点,采用多步在策略SAR-SA(λ)强化学习算法,讨论了该算法在局部路径规划问题上的具体应用.采用CMAC神经网络实现了强化学习系统,完成了基于CMAC神经网络的SARSA(λ)算法.提出了路径规划和沿墙壁行走两个网络的互相转换的方法,成功解决了复杂障碍物环境下的自主机器人的局部路径规划问题.仿真结果表明了该算法的有效性,同传统方法相比该算法有较强的学习能力和适应能力.
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