煤炭技术
煤炭技術
매탄기술
COAL TECHNOLOGY
2013年
7期
80-82
,共3页
Q-learning算法%移动机器人%路径规划%仿真实验
Q-learning算法%移動機器人%路徑規劃%倣真實驗
Q-learning산법%이동궤기인%로경규화%방진실험
机器人研究领域中一大难题就是机器人路径规划问题,特别是对于条件极为恶劣、工况十分复杂的煤矿井下作业环境而言,获取满意的规划结果的难度更大.文章首先对Q-learning算法进行简单介绍,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.
機器人研究領域中一大難題就是機器人路徑規劃問題,特彆是對于條件極為噁劣、工況十分複雜的煤礦井下作業環境而言,穫取滿意的規劃結果的難度更大.文章首先對Q-learning算法進行簡單介紹,之後闡述瞭依託于Q-learning算法的路徑規劃,併進行瞭倣真分析.
궤기인연구영역중일대난제취시궤기인로경규화문제,특별시대우조건겁위악렬、공황십분복잡적매광정하작업배경이언,획취만의적규화결과적난도경대.문장수선대Q-learning산법진행간단개소,지후천술료의탁우Q-learning산법적로경규화,병진행료방진분석.
