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文檔簡介
1、近年來在機(jī)器人學(xué)研究中,多機(jī)器人系統(tǒng)成為了最具研究價(jià)值的領(lǐng)域。多機(jī)器人系統(tǒng)被廣泛應(yīng)用在許多領(lǐng)域,如地圖構(gòu)建、協(xié)作搬運(yùn)、以及體育對(duì)抗中。對(duì)于單機(jī)器人難以完成的任務(wù),多機(jī)器人可以通過協(xié)作機(jī)制出色的完成。如今人們開始更多的去研究機(jī)器人協(xié)作機(jī)制,通過機(jī)器人與環(huán)境、機(jī)器人之間的交互學(xué)習(xí),使多機(jī)器人系統(tǒng)具有了適應(yīng)未知新環(huán)境的能力。這種研究方法將成為機(jī)器人研究中最具潛力的研究方法之一。
最近幾十年,強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法作為一種先進(jìn)的機(jī)器人學(xué)習(xí)方
2、法被廣泛的研究。此種方法不需要先驗(yàn)知識(shí),只是通過機(jī)器人與環(huán)境的交互作用獲得新知識(shí),從而改進(jìn)行動(dòng)方式,使其具有自學(xué)能力。本文以多機(jī)器人協(xié)作抬起和搬運(yùn)物體作為研究背景,主要研究基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多機(jī)器人協(xié)作行為的獲得方法,所做的工作如下:
(1)在傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中引入了組合動(dòng)作這一概念,采用基于動(dòng)作預(yù)測的多機(jī)器人強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法使多機(jī)器人系統(tǒng)具備預(yù)測機(jī)制思想。首先構(gòu)建了多機(jī)器人預(yù)測強(qiáng)化學(xué)習(xí)的模型框架,以Q學(xué)習(xí)算法為基礎(chǔ),通過合理劃分狀
3、態(tài)空間與動(dòng)作空間,設(shè)計(jì)強(qiáng)化函數(shù),并運(yùn)用概率預(yù)測函數(shù)降低強(qiáng)化學(xué)習(xí)的維數(shù)以加快收斂速度,然后在學(xué)習(xí)初期和工作過程中分別選擇相應(yīng)的動(dòng)作策略,通過仿真實(shí)驗(yàn)將其與無協(xié)作情況和傳統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法進(jìn)行比較,驗(yàn)證了動(dòng)作預(yù)測方法的確可以有效促進(jìn)協(xié)作。
(2)將“信念-愿望-意向”(“Belief-Desire-Intention”,BDI)模型引入多機(jī)器人系統(tǒng)的Q學(xué)習(xí)算法,使其具有邏輯推理能力應(yīng)用于多機(jī)器人協(xié)同搬運(yùn)的任務(wù)。首先將協(xié)同搬運(yùn)行為
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