基于深度强化学习的移动机器人导航策略研究



基于深度强化学习的移动机器人导航策略研究

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基于深度强化学习的移动机器人导航策略研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-7页
第一章绪论	第14-20页
1.1 研究背景及意义	第14-15页
1.2 国内外研究现状	第15-17页
1.3 本文的主要研究工作及章节安排	第17-20页
1.3.1 本文的主要研究工作	第17-19页
1.3.2 本文的组织结构	第19-20页
第二章相关理论基础	第20-29页
2.1 深度学习	第20-21页
2.1.1 深度学习基本思想	第20页
2.1.2 卷积神经网络	第20-21页
2.2 强化学习	第21-27页
2.2.1 马尔科夫决策过程(MDP)	第22-23页
2.2.2 价值函数和贝尔曼方程	第23-24页
2.2.3 策略迭代与值迭代	第24-25页
2.2.4 经典强化学习算法	第25-27页
2.3 深度强化学习	第27-28页
2.3.1 基于值函数	第27-28页
2.3.2 基于策略梯度	第28页
2.4 本章小结	第28-29页
第三章基于值函数的深度强化学习移动机器人导航策略研究	第29-38页
3.1 图像处理	第29-31页
3.1.1 图像预处理	第29页
3.1.2 DQN网络参数预处理	第29-31页
3.2 基于DQN的深度强化学习算法	第31-37页
3.2.1 DQN训练流程	第31-32页
3.2.2 目标值函数	第32-33页
3.2.3 关键技术	第33-34页
3.2.4 搜索与利用平衡策略	第34-36页
3.2.5 基于DQN的移动机器人导航算法伪代码	第36-37页
3.2.6 DQN算法实验	第37页
3.3 本章小结	第37-38页
第四章基于确定性策略梯度的深度强化学习移动机器人导航策略研究	第38-49页
4.1 策略梯度	第38-40页
4.2 搜索策略	第40页
4.3 基于DDPG的深度强化学习算法	第40-47页
4.3.1 Actor-Critic算法	第40-42页
4.3.2 DPG算法	第42-43页
4.3.3 基于DDPG算法的网络模型	第43-44页
4.3.4 DDPG算法训练流程	第44-46页
4.3.5 基于DDPG的移动机器人导航算法伪代码	第46-47页
4.3.6 DDPG算法实验	第47页
4.4 本章小结	第47-49页
第五章仿真实验结果与分析	第49-58页
5.1 仿真实验平台描述	第49-50页
5.1.1 软硬件实验平台	第49页
5.1.2 实验仿真平台	第49-50页
5.2 奖励函数设置	第50-51页
5.3 实验参数设置	第51-52页
5.4 实验结果	第52-57页
5.4.1 初始场景下的导航仿真实验结果	第52-53页
5.4.2 增量场景下的导航仿真实验结果	第53-56页
5.4.3 算法对比分析	第56-57页
5.5 本章小结	第57-58页
总结与展望	第58-60页
参考文献	第60-64页
攻读学位期间发表的论文	第61-66页
致谢	第66页

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