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基于矿井移动机器人路径规划的算法优化研究 下载:215 浏览:1897
摘要:
煤矿井下环境探测机器人的任务是代替工人进入潜在危险区域采集和传输井下环境信息,为矿山煤炭安全生产及救援部门提供决策依据。移动机器人要在结构复杂的矿井环境中完成探测任务首先必须具有良好的避障能力,因此研究煤矿井下环境探测机器人路径规划十分重要。本文首先对Q-learning算法进行了简单的介绍,之后阐述了依托于Q-learning算法的路径规划,并进行了仿真分析。
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