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基于强化学习的智能机器人路径规划与动作决策研究

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摘要摘要：本文研究了如何利用强化学习算法来优化智能机器人的路径规划和动作决策。通过建立奖励函数和环境模型，智能体可以通过不断与环境交互来学习最优策略，实现从起点到目标点的最短路径规划以及避障等动作决策。仿真和真实环境下的实验结果表明，该方法能够有效提高智能机器人的自主导航和决策能力，具有良好的实用价值。

DOI ojnllklwgd/8378413

作者刘波

机构地区 511028199002231856

出处《城镇建设》 2024年9期

关键词智能机器人强化学习路径规划动作决策

分类 [建筑科学][市政工程]

出版日期 2024年06月18日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

城镇建设

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