Abstract-Vi presenterar en inlärningsbaserad kartlös rörelseplanerare genom att ta de glesa 10-dimensionella avståndsfynden och målpositionen med avseende på den mobila robotkoordinatramen som ingång och de kontinuerliga styrkommandona som utgång. Traditionella rörelseplanerare för mobila markrobotar med lasersensor är oftast beroende av hinderkartan över navigeringsmiljön där både den mycket exakta lasersensorn och hinderkartans byggnadsarbete i miljön är oumbärliga. Vi visar att genom en asynkron djup förstärkning inlärningsmetod, en kartalös rörelse planerare kan tränas end-to-end utan några manuellt utformade funktioner och tidigare demonstrationer. Den utbildade planeraren kan direkt appliceras i osynliga virtuella och verkliga miljöer. Experimenten visar att den föreslagna kartlösa rörelseplaneraren kan navigera den icke-holonomiska mobila roboten till de önskade målen utan att kollidera med några hinder.
För att övervinna denna begränsning, Tai et al. REF föreslog en kartlös rörelseplanerare som utbildades genom en metod för djupt förstärkande inlärning.
Virtual-to-real deep reinforcement learning: Continuous control of mobile robots for mapless navigation
{'venue': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}