简介:研究基于深度强化学习技术的避障场景的算法模型设计,采用改进岛深度Q网络(DeepQ-lesrningNet-work,DQN)算法克服了Q-learning表名式算法在连续状态下导致内存不足的局限性。鉴于学习过程中奖励稀疏导致很艰难获得较好结果的情况,改进奖利机制,增知实时奖惩作为补充,解决学习耗时长和练不稳定的问题:采用相对角度、位置金和距离等信息,相比绝对坐标信息可以更有效的躲障碍物。不同于基于栅格法/可视图法等传统人为策略避障算法,深度强化学习算法DQN能够在缺乏先验知识的条件下具备自主决策能力,因此适用性更强。该技术可应用在仓储无人车、巡佥机器人、无人机等现实场景。
简介:我国的高职高专教育课程模式经历了三次具有转折意义的改革和创新。第一次改革,主要是我国学者根据国家经济发展的变化和高职课程改革中存在的问题进行的课程改革,如“宽基础、活模块”课程模式。第二次改革,是在教育部和劳动部的指导下,引进了世界劳工组织的MES模式、北美的CBE课程模式、德国的“双元制”模式等,在此基础上,我国学者进行了本土化的课程模式研究,如多元整合课程、VOCSCUM2004等,在我国高等职业教育课程中得到推广并起到了重要的推动作用。第三次改革是从2004年开始,我国积极地学习德国基于工作过程系统化的课程开发方法,不断研究如何将这一先进的课程开发方法本土化,推出适合我国国情的课程开发方法。