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基于深度强化学习的轨道式巡检机器人巡检驻点规划方法

     

摘要

针对三峡水电站中轨道式巡检机器人的实际巡检需求,对巡检驻点规划展开研究.机器人的巡检驻点一般为人为根据经验及场景预设,因此难以规划最优驻点,影响检测效果.该文通过机器人本体搭载的各种传感设备信息构建综合环境感知函数,作为无模型强化学习算法的环境信息,引导机器人找到最优检测驻点.最后设计实验评估了该方法的有效性.

著录项

  • 来源
    《工业仪表与自动化装置》|2021年第1期|73-76|共4页
  • 作者单位

    深圳市朗驰欣创科技股份有限公司 广东 深圳518000;

    深圳市朗驰欣创科技股份有限公司 广东 深圳518000;

    深圳市朗驰欣创科技股份有限公司 广东 深圳518000;

    深圳市朗驰欣创科技股份有限公司 广东 深圳518000;

    深圳市朗驰欣创科技股份有限公司 广东 深圳518000;

    深圳市朗驰欣创科技股份有限公司 广东 深圳518000;

    西南科技大学 四川 绵阳621000;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TH142.71;
  • 关键词

    轨道式巡检机器人; 驻点规划; 强化学习;

  • 入库时间 2023-07-25 16:42:33

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