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采用强化学习的地图无关机器人导航技术

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简介：
本研究提出了一种基于强化学习的机器人导航算法，该算法能够使机器人在未知或动态变化的环境中自主学习最优路径规划策略，无需依赖于特定地图信息。 导航是移动机器人最基本的功能之一，它使机器人能够从一个地点到达另一个地点。传统的方法依赖于预先存在的地图，而这需要耗费大量时间和资源来获取。此外，在获取地图时可能是准确的，但随着时间推移由于环境变化会逐渐变得不准确和过时。我们认为，对高质量地图的需求从根本上限制了机器人系统在动态环境中应用的可能性。本论文以无地图导航的概念为出发点，并受到深度强化学习（DRL）最新进展的启发，探讨如何开发实用的机器人导航技术。

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  • 采用强化学习的地图无关机器人导航技术
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    本研究提出了一种基于强化学习的机器人导航算法，该算法能够使机器人在未知或动态变化的环境中自主学习最优路径规划策略，无需依赖于特定地图信息。 导航是移动机器人最基本的功能之一，它使机器人能够从一个地点到达另一个地点。传统的方法依赖于预先存在的地图，而这需要耗费大量时间和资源来获取。此外，在获取地图时可能是准确的，但随着时间推移由于环境变化会逐渐变得不准确和过时。我们认为，对高质量地图的需求从根本上限制了机器人系统在动态环境中应用的可能性。本论文以无地图导航的概念为出发点，并受到深度强化学习（DRL）最新进展的启发，探讨如何开发实用的机器人导航技术。
     
  • 地图、Qt、无人机与无人车导航
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    本项目聚焦于运用Qt框架开发的地图技术，旨在为无人机和无人车提供精准高效的导航解决方案。 在开发无人机或无人车项目时，通常需要显示地图以追踪无人机的实时轨迹或者设定航点来指定飞行路径。使用Qt加载地图是一项复杂的任务，涉及到专业知识如切片、网络加载以及数据库缓存等技术细节。然而，在实际研发过程中，并不需要投入大量精力去研究这些底层的地图知识。 幸运的是，互联网上有一份基于OpenPilot地面站的开源代码可供参考和利用，该代码以无人机应用为出发点设计开发，并且使用了Qt框架来实现丰富的地图功能特性。在原有基础上我进一步增加了新的实用功能模块：实时显示鼠标当前经纬度坐标、调整缩放级别时自动更新信息面板；支持双击屏幕创建航点并允许用户手动编辑这些关键点的位置数据；提供切换不同类型的地图视图选项，并且加入了模拟飞行演示的功能，以便于开发者更加直观地测试无人机的各种操控指令及行为表现。
     
  • 采用深度强化学习的机器人运动控制
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    本研究探索了利用深度强化学习技术优化机器人运动控制的方法，通过模拟环境训练模型，实现了更高效、灵活且适应性强的机器人动作规划与执行。 强化学习范式原则上允许复杂行为直接从简单的奖励信号中进行学习。然而，在实际应用中，通常需要手工设计特定的奖励函数以促进某些解决方案或从演示数据中推导出奖励机制。本段落探讨了如何通过丰富环境来推动复杂行为的学习过程。我们明确地在不同的环境中训练代理，并发现这有助于它们形成一系列任务中的稳健表现。 具体而言，我们在运动领域展示了这一原则的应用——这是一个众所周知的行为对奖励选择敏感的案例。在一个平台上，我们使用简单的奖励函数培训多个模拟物体，在此过程中设置各种具有挑战性的地形和障碍物以测试其向前进展的能力。通过采用一种新的可伸缩策略梯度变体强化学习方法，我们的代理能够在没有明确基于奖励指导的情况下学会跑步、跳跃、蹲下以及转身等动作。 有关这种行为的学习过程的视觉描述可以在相关视频中查看。
     
  • 基于深度强化学习的移动机器人导航控制方法
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    本研究提出了一种创新的移动机器人导航控制方案，采用深度强化学习技术优化路径规划与避障策略，在复杂环境中实现高效自主导航。 本段落提出了一种基于深度强化学习的端到端控制方法，旨在解决移动机器人在未知环境下的无图导航问题。该方法使机器人仅通过视觉传感器捕捉的RGB图像以及与目标之间的相对位置信息作为输入，在没有地图的情况下完成导航任务并避开障碍物。实验结果显示，采用此策略的学习型机器人能够快速适应新的陌生场景，并准确到达目的地，无需任何人工标记辅助。相比传统的离散控制深度强化学习方法，基于本段落提出的方法，机器人的平均收敛时间减少了75%，在仿真环境中成功实现了有效的导航功能。
     
  • 基于模糊神经网络的强化学习在机器人导航中的应用研究
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    本研究探讨了将模糊神经网络与强化学习相结合的方法，应用于提高机器人自主导航能力的有效性和适应性。通过模拟实验验证了该方法能显著提升机器人的路径规划和避障性能，在复杂环境中展现出更强的鲁棒性和灵活性。 本段落研究了一种基于行为的移动机器人控制方法，结合了模糊神经网络与强化学习理论来构建一个模糊强化系统。该系统不仅可以获取到模糊规则的结果部分以及隶属度函数参数，还能够解决连续状态空间和动作空间中的强化学习问题。通过使用残差算法进行神经网络的学习过程，保证了解决复杂环境导航任务时的快速性和收敛性。将此系统的成果应用于反应式自主机器人的行为控制器中，有效解决了机器人在复杂环境下的导航难题。
     
  • CrowdNav: [ICRA19] 基于注意力的深度强化学习在人群感知机器人导航中的应用
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    CrowdNav是一项基于ICRA 19的研究成果，它利用注意力机制和深度强化学习技术解决机器人在拥挤环境中自主导航的问题。通过模拟大量行人数据训练模型，使得机器人能够有效避免障碍物，并预测行人的行为路径，确保了复杂环境下的高效安全通行能力。 人群导航存储库包含了我们2019年ICRA论文的代码。更多细节请参阅相关论文。 对于在拥挤环境中操作的机器人而言，实现高效且符合社会规范的机动性是至关重要的任务，但同时也是极具挑战性的课题。近期研究显示，深度强化学习技术能够帮助机器学习到与人协作的行为策略。然而，在人群规模增加的情况下，这些方法通常会因将问题简化为单一的人机交互而使合作效果减弱。 在本项工作中，我们旨在超越一阶的人机互动模型，并更精确地模拟人群—机器人互动（CRI）。为此，我们提出了以下建议：一是重新审视利用自注意力机制的成对互作；二是构建深度强化学习框架以同时处理人机和人际交互。我们的模型能够捕捉密集人群中发生的人与人间的相互作用，这间接影响了机器人的预期表现能力。 此外，我们还提出了一种共享关注点的方法，该方法能识别周围人在未来状态中的集体重要性。一系列实验表明，通过这样的设计思路，我们的模型不仅具备预测人类动态的能力，并且在时间效率上也表现出色。
     
  • 无人艇自主导航与避碰技术
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    《无人艇自主导航与避碰技术》一书聚焦于无人艇在复杂海洋环境下的智能航行研究，涵盖路径规划、目标识别及碰撞避免等关键技术。 圣地亚哥的无人艇项目大多采用了从无人地面车上转化而来的技术和装备。在开发无人艇自主导航的方法上，圣地亚哥采取了与所有无人车方法相似的方式：先建立基本且强大的过渡准备能力，并在此基础上逐步增加更复杂和有利的功能。关键在于技术转换，而不是花费数年时间试图同时开发整个系统。
     
  • 机器人SLAM导航关键技术与实战应用 - 促进算法及产品快速落地
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    本课程聚焦于机器人自主定位与地图构建（SLAM）技术，深入解析其核心算法原理，并结合实际案例讲解如何将理论成果转化为成熟的产品方案。 机器人SLAM导航核心技术和实战指南 - 加速算法和机器人产品落地
     
  • 自适应机器人控制算法的强化学习实现.zip_matlab simulink_强化学习控制_机器人
    优质
    本资源包含运用Matlab Simulink平台进行强化学习在自适应机器人控制系统中的实现方法，旨在探索并优化机器人的自主决策能力。 结合强化学习与自适应控制技术设计了智能机器人的控制系统，使机器人具备自主学习能力，并展示了其实用性和有效性。
     
  • 利用机器学习技术的人脸识别
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    本项目探索并实现基于机器学习的人脸识别系统，通过训练算法来自动检测和识别人脸特征，以提高身份验证的安全性和便捷性。 基于CNN深度学习网络的人脸识别技术能够实现高效准确的面部特征提取与匹配，广泛应用于安全认证、身份验证等领域。通过构建深层神经网络模型，该方法可以自动从大量人脸图像数据中学习到抽象且具有判别力的表示形式，从而在实际应用中展现出卓越的效果和潜力。