一种在线自学习的移动机器人模糊导航方法

摘要

针对现有移动机器人模糊导航对未知不确定环境缺乏自适应性的缺点,提出了一种具备在线自学习能力的模糊导航方法.通过设计模糊规则并确定动作先验值,完成初始模糊导航系统的构建.利用Q强化学习算法对模糊规则中各行为的值函数进行在线增量学习,实现模糊决策的逐步求精.仿真实验表明,移动机器人导航系统能够在运行过程中不断调整导航策略,实现对未知不确定环境的自适应.同时由于导航先验知识的引入,有效地克服了强化学习初始阶段进行盲目搜索导致的学习速率低、收敛速度慢的缺点,实现了移动机器人可靠导航.