基于分层强化学习的移动机器人路径规划
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·移动机器人简介 | 第11页 |
| ·移动机器人路径规划的意义 | 第11-12页 |
| ·移动机器人路径规划研究综述 | 第12-14页 |
| ·路径规划研究现状 | 第14-18页 |
| ·传统路径规划方法 | 第14-16页 |
| ·智能路径规划方法 | 第16-18页 |
| ·目前路径规划发展趋势及存在的问题 | 第18-20页 |
| ·本文的主要工作 | 第20-21页 |
| 第2章 分层强化学习的理论研究 | 第21-35页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·强化学习理论基础 | 第21-26页 |
| ·马尔可夫决策论 | 第21-22页 |
| ·强化学习的基本思想 | 第22-23页 |
| ·强化学习的主要算法 | 第23-26页 |
| ·分层强化学习理论 | 第26-28页 |
| ·半马尔可夫决策过程 | 第26-27页 |
| ·分层与抽象 | 第27-28页 |
| ·分层强化学习基本原理 | 第28页 |
| ·分层强化学习基本算法 | 第28-34页 |
| ·Option学习算法 | 第29-31页 |
| ·HAM学习算法 | 第31-33页 |
| ·MAXQ学习算法 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 分层框架设计及路径规划 | 第35-55页 |
| ·引言 | 第35-36页 |
| ·分层强化学习的层框架设计 | 第36-39页 |
| ·总体层框架 | 第36-37页 |
| ·决策策略框架 | 第37-38页 |
| ·三个层次的设计 | 第38-39页 |
| ·自底向上的学习过程及自顶向下决策过程 | 第39-43页 |
| ·自底向上的分层强化学习方法 | 第40-42页 |
| ·自顶向下的决策过程 | 第42页 |
| ·相关问题讨论 | 第42-43页 |
| ·路径规划模型设计 | 第43-50页 |
| ·总体设计 | 第43-44页 |
| ·机器人传感器模型 | 第44-45页 |
| ·机器人环境模型 | 第45-46页 |
| ·层次输入输出变量 | 第46-48页 |
| ·层次强化信号的选择 | 第48-50页 |
| ·动作选择策略 | 第50页 |
| ·机器人的训练仿真 | 第50-54页 |
| ·静态环境中的训练 | 第51-52页 |
| ·动态环境中的训练 | 第52-53页 |
| ·混合环境中的训练 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于神经网络的分层强化学习改进 | 第55-75页 |
| ·CMAC神经网络原理 | 第55-58页 |
| ·CMAC神经网络简介 | 第55-56页 |
| ·CMAC网络的结构 | 第56-57页 |
| ·CMAC学习方法 | 第57-58页 |
| ·基于CMAC改进的Q学习算法 | 第58-62页 |
| ·改进CMAC的学习算法 | 第58-60页 |
| ·基于CMAC的Q学习算法改进 | 第60-62页 |
| ·MAXQ分层强化学习模型与算法 | 第62-67页 |
| ·分层结构模型 | 第62-64页 |
| ·评价函数分解结构 | 第64-66页 |
| ·基于CMAC的MAXQ算法 | 第66-67页 |
| ·应用于路径规划的MAXQ研究 | 第67-70页 |
| ·基于MAXQ的路径规划 | 第67-69页 |
| ·应用于路径规划的MAXQ算法描述 | 第69-70页 |
| ·两种算法比较 | 第70-74页 |
| ·静态环境中的算法比较 | 第70-72页 |
| ·动态环境中的算法比较 | 第72-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第5章 移动机器人的局部路径规划研究 | 第75-90页 |
| ·引言 | 第75-76页 |
| ·障碍物模型描述 | 第76-79页 |
| ·静态障碍物类型 | 第77-78页 |
| ·动态障碍物类型 | 第78-79页 |
| ·不同类型障碍物避障方法 | 第79-87页 |
| ·凸形静态障碍物环境下避障方法 | 第79-81页 |
| ·凹形障碍物环境下的避障方法以及仿真 | 第81-83页 |
| ·动态障碍物的避障 | 第83-87页 |
| ·复杂环境中的路径规划 | 第87-89页 |
| ·程序流程设计 | 第87-88页 |
| ·复杂环境中基于不同策略的路径规划实验 | 第88-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 结论 | 第90-92页 |
| 参考文献 | 第92-97页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第97-98页 |
| 致谢 | 第98页 |
