Intellectual method of guiding mobile robot navigation using reinforcement learning algorithm

机译：强化学习算法的智能导航机器人导航方法

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One of the interesting parts in mobile robot is to navigate independently. It is a difficult task, which requiring a complete showing of the environment and intelligent algorithm. This paper presents an Intellectual navigation method for an autonomous mobile robot which requires only a learning signal such as a feedback indicating the quantity of the applied action. The Q-learning algorithm of reinforcement learning is used for the mobile robot navigation by discrete states and actions in the environment. The Markov decision process is used to improve the performance of the robot navigation. The effectiveness of this optimization method is verified by simulation.

机译：移动机器人中有趣的部分之一是独立导航。这是一项艰巨的任务，需要完整展示环境和智能算法。本文提出了一种用于自主移动机器人的智能导航方法，该方法仅需要学习信号，例如指示所施加动作量的反馈。强化学习的Q学习算法通过环境中的离散状态和动作用于移动机器人导航。马尔可夫决策过程用于提高机器人导航的性能。仿真验证了该优化方法的有效性。

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来源
《2015 IEEE International Conference on Engineering amp; Technology》|2015年|1-4|共4页
会议地点 Coimbatore(IN)
作者
Nirmala G.; Geetha S.; Selvakumar S.;
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作者单位

Department of Computer Science and Engineering, Kamaraj College of Engineering and Technology, Virudhunagar;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Intellectual algorithm; Markov decision process; Qlearning; mobile robot;

机译：智能算法;马尔可夫决策过程;学习;移动机器人;

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