梁爽
- 作品数：1 被引量：4H指数：1
- 供职机构：上海交通大学机械与动力工程学院机器人研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于强化学习的多定位组件自动选择方法被引量：4
- 2016年
- 在一个大规模的动态环境中,针对机器人各种定位传感器的局限性,提出了一种基于强化学习的定位组件自动选择方法。系统采用分布式架构,将机器人不同的定位传感器与定位方法封装为不同的组件。采用强化学习的方法,寻找最优策略,实现多定位组件的实时切换。仿真结果表明,该方法可以解决大型环境中,单一定位方法不能适用于整个环境的问题,能够依靠多定位组件提供可靠的机器人定位信息;环境发生改变时,通过学习的方法不需要重新配置组件,且与直接遍历组件后切换组件的方法相比,极大地减小了延时。
- 梁爽曹其新王雯珊邹风山
- 关键词：移动机器人中间件MONTECARLO方法多传感器分布式系统
