Research on Dynamic Path Planning of Wheeled Robot Based on Deep Reinforcement Learning on the Slope Ground
المؤلفون المشاركون
Wang, Peng
Li, Xiaoqiang
Song, Chunxiao
Zhai, Shipeng
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-02-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
The existing dynamic path planning algorithm cannot properly solve the problem of the path planning of wheeled robot on the slope ground with dynamic moving obstacles.
To solve the problem of slow convergence rate in the training phase of DDQN, the dynamic path planning algorithm based on Tree-Double Deep Q Network (TDDQN) is proposed.
The algorithm discards detected incomplete and over-detected paths by optimizing the tree structure, and combines the DDQN method with the tree structure method.
Firstly, DDQN algorithm is used to select the best action in the current state after performing fewer actions, so as to obtain the candidate path that meets the conditions.
And then, according to the obtained state, the above process is repeatedly executed to form multiple paths of the tree structure.
Finally, the non-maximum suppression method is used to select the best path from the plurality of eligible candidate paths.
ROS simulation and experiment verify that the wheeled robot can reach the target effectively on the slope ground with moving obstacles.
The results show that compared with DDQN algorithm, TDDQN has the advantages of fast convergence and low loss function.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Wang, Peng& Li, Xiaoqiang& Song, Chunxiao& Zhai, Shipeng. 2020. Research on Dynamic Path Planning of Wheeled Robot Based on Deep Reinforcement Learning on the Slope Ground. Journal of Robotics،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190242
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Wang, Peng…[et al.]. Research on Dynamic Path Planning of Wheeled Robot Based on Deep Reinforcement Learning on the Slope Ground. Journal of Robotics No. 2020 (2020), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190242
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Wang, Peng& Li, Xiaoqiang& Song, Chunxiao& Zhai, Shipeng. Research on Dynamic Path Planning of Wheeled Robot Based on Deep Reinforcement Learning on the Slope Ground. Journal of Robotics. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1190242
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1190242
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر