Intellectual method of guiding mobile robot navigation using reinforcement learning algorithm

机译：使用加固学习算法引导移动机器人导航的智力方法

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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：移动机器人中的一个有趣部件是独立导航。这是一项艰巨的任务，需要完整地展示环境和智能算法。本文提出了一种自主移动机器人的智能导航方法，其仅需要一种学习信号，例如指示所应用的动作的数量。加强学习的Q学习算法用于通过离散状态和环境中的动作的移动机器人导航。马尔可夫决策过程用于改善机器人导航的性能。通过模拟验证了这种优化方法的有效性。

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来源
《International Conference on Engineering Technology》|2015年||共4页
会议地点
作者
Nirmala G.; Geetha S.; Selvakumar S.;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
Intellectual algorithm; Markov decision process; Qlearning; mobile robot;

机译：知识分子算法;马尔可夫决策过程;QLearning;移动机器人;

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