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针对移动机器人在分布式环境中的导航问题,提出一种基于深度强化学习的区域化视觉导航方法.首先,根据分布式环境特征,在不同区域内独立学习控制策略,同时构建区域化模型,实现导航过程中控制策略的切换和结合.然后,为使机器人具有更好的目标导向行为,在区域导航子模块中增加奖励预测任务,并结合经验池回放奖励序列.最后,在原有探索策略... 相似文献
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