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A combined reactive and reinforcement learning controller for an autonomous tracked vehicle

机译：自主履带车辆的组合式反应式和强化学习控制器

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Unmanned ground vehicles currently exhibit simple autonomous behaviours. This paper presents a control algorithm developed for a tracked vehicle to autonomously climb obstacles by varying its front and back track orientations. A reactive controller computes a desired geometric configuration based on terrain information. A reinforcement learning algorithm enhances vehicle mobility by finding effective exit strategies in deadlock situations. It is capable of incorporating complex information including terrain and vehicle dynamics through learned experiences. Experiments illustrate the effectiveness of the proposed approach for climbing various obstacles.
机译：当前，无人地面车辆表现出简单的自主行为。本文提出了一种控制算法，该算法是为履带车辆开发的，可通过改变其前后轨道方向自动爬升障碍物。反应控制器基于地形信息计算所需的几何构型。强化学习算法通过在死锁情况下找到有效的退出策略来增强车辆的机动性。它能够通过学习的经验来整合包括地形和车辆动力学在内的复杂信息。实验说明了所提出的方法克服各种障碍的有效性。

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