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基于KP-DDPG的矿山运载机器人路径规划实验平台设计 被引量：1
1
作者 杨健健 程琪 +2 位作者 章腾 黄先诚 韩子毅 《实验技术与管理》 北大核心 2025年第1期143-151,共9页
针对深度确定性策略梯度(DDPG)在路径规划中的不足,提出一种融合运动学分析和经验回放机制的深度确定性策略梯度(KP-DDPG)算法,在对移动的机器人运动学建模和分析的基础上,在DDPG奖励函数中增加了方位角奖励因子和转弯惩罚因子,同时改... 针对深度确定性策略梯度(DDPG)在路径规划中的不足,提出一种融合运动学分析和经验回放机制的深度确定性策略梯度(KP-DDPG)算法,在对移动的机器人运动学建模和分析的基础上,在DDPG奖励函数中增加了方位角奖励因子和转弯惩罚因子,同时改变了随机采样经验池策略,建立积极经验重放缓冲区,优先采样时序差分误差大的样本进行训练。在仿真平台上比较了传统路径规划算法与所提算法的性能,结果表明KP-DDPG算法可以有效地克服DDPG方法训练周期长、路径规划技术差等缺点。同时设计了基于数字孪生的矿山无人运输仿真系统,在数字孪生仿真平台上验证了规划路径转角的合理性。 展开更多
关键词 路径规划 强化学习 kp-ddpg 数字孪生仿真平台
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