基于Q学习算法的移动机器人避障控制策略

摘要

提出基于Q学习算法的移动机器人避障控制策略，能使移动机器人在不确定环境中顺利躲避障碍物，以最佳路径到达最终目标。将BP神经网络结合到Q学习算法中，采用人工势场法来确定强化函数值，并利用Boltzmann分布方法实现随机动作选取。仿真试验结果证明了此种控制策略具有良好的可行性。