基于忆阻交叉阵列与Q学习的机器人路径规划系统

摘要

本发明公开了一种基于忆阻交叉阵列与Q学习的机器人路径规划系统，一方面将Q学习中距离目标点的回报由离散点的形式改为用函数表达，另一方面，当机器人距障碍物一定范围时让其以直线趋近目标点，并且本发明提出了具有连续输入输出、动态可变电阻、纳米尺寸的忆阻交叉阵列模型，详细推导了改变忆阻值所需要的电压以及所需的施加时间。最后经实验分析，证明了方案的有效性。本发明提出了利用忆阻交叉阵列来实现机器人路径规划系统的新方案，将为忆阻器以及机器人路径规划更为广阔的应用提供新的思路。