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本发明公开了一种引入人工势场的强化学习路径规划方法，包括以下步骤：S1、建立格栅地图，引入引力场函数初始化状态值，获得用于训练强化学习智能体的仿真环境；S2、初始化算法参数；S3、采用动态因子调整策略选择动作；S4、执行动作，更新Q值；S5、重复执行第三步、第四步，直到达到一定步数或一定收敛条件为止；S6、每一步选择Q值最大的动作，得出最优路径；S7、把最优路径发送给移动机器人的控制器，控制移动机器人按照最优路径行走。本发明中改进的Q‑learning算法相较于传统算法在路径规划时间上缩短85.
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112344944 B
(45)授权公告日 2022.08.05
(21)申请号 202011327198.6 CN 102799179 A,2012.11.28
(22)申请日 20
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