强化学习在机器人路径规划中的应用是一个前沿且富有挑战性的课题。以下是一些关于该领域的关键点和项目案例。

关键技术

  • 状态空间建模：如何有效地表示机器人的当前状态，以及周围环境的状态。
  • 动作空间设计：机器人可以执行的动作集合，以及如何评估这些动作的有效性。
  • 奖励函数设计：如何设计奖励函数来引导机器人学习最优路径。

项目案例

  • 无人驾驶汽车：通过强化学习算法，自动驾驶汽车能够在复杂交通环境中学习并优化行驶路径。
  • 机器人足球：机器人足球比赛中，强化学习可以帮助机器人学习如何在比赛中找到最佳路径。

机器人足球比赛

深入阅读

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