基于神经网络Q- learning 算法的智能车路径规划

IR > 机电工程学院

	基于神经网络Q- learning 算法的智能车路径规划
	卫玉梁; 靳伍银
	2019
发表期刊	火力与指挥控制
ISSN	1002-0640
卷号	44 期号:2 页码:46-49
摘要	针对智能小车行走过程中的全局路径规划和路障规避问题,提出了一种基于神经网络Q- learning强化学习算法,采用RBF(Radial Basis Function)网络对Q学习算法的动作值函数进行逼近,基于MATLAB环境开发了智能小车全局路径规划和路障规避仿真系统。与传统的以及基于势场的Q学习算法相比,所采用的算法能更加有效地完成智能小车在行驶环境中的路径规划和路障规避。仿真结果表明:算法具有更好的收敛速度,可增强智能小车的自导航能力。
关键词	路径规划智能小车神经网络仿真
收录类别	CSCD
语种	中文
WOS研究方向	Automation & Control Systems
WOS类目	AUTOMATION CONTROL SYSTEMS
CSCD记录号	CSCD:6439169
引用统计
文献类型	期刊论文
条目标识符	https://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/74550
专题	机电工程学院
作者单位	兰州理工大学机电工程学院, 兰州, 甘肃 730050, 中国
第一作者单位	机电工程学院
第一作者的第一单位	机电工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	卫玉梁,靳伍银. 基于神经网络Q- learning 算法的智能车路径规划[J]. 火力与指挥控制,2019,44(2):46-49.
APA	卫玉梁,&靳伍银.(2019).基于神经网络Q- learning 算法的智能车路径规划.火力与指挥控制,44(2),46-49.
MLA	卫玉梁,et al."基于神经网络Q- learning 算法的智能车路径规划".火力与指挥控制 44.2(2019):46-49.