简介:《智能物联技术》(ISSN2096-6059,CN33-1411/TP)是由中国电子科技集团公司主管、中电海康集团有限公司(中国电子科技集团公司第五十二研究所%主办的面向国内外公开发行的中文双月刊,创刊于1977年,曾用名《电子计算机与外部设备》《电子计算机外部设备》《新电脑》,1992年、1996年连续入选北京大学《中文核心期刊要目总览》来源期刊。
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。