基于内发动机的移动机器人自主避障路径规划

本文主要探讨了一种基于内发动机机制的移动机器人自主路径规划方法，该方法创新性地将传统的基于状态的好奇心函数扩展到了基于动作的好奇心函数。内发动机机制源自生物心理学，它模拟了生物体对新奇和未知环境的自发探索欲望，这种机制在机器人领域有助于增强其学习和决策能力。 在原有的内发动机模型中，好奇心函数通常用于评估一个状态对于机器人的吸引力，但将其扩展到动作层面，意味着机器人不仅考虑当前的状态，还考虑采取何种动作可以最大化探索未知区域。这使得机器人的行为更具可解释性，因为它可以根据预期的动作效果来指导决策，而不是仅仅基于随机或预定的规则。 作者设计了一种障碍物分布环境下的移动机器人状态能量函数，这个函数根据机器人的当前位置、周围障碍物分布以及目标位置来动态调整，从而决定机器人的学习方向。这种能量函数不仅考虑了即时环境，也考虑了长远的探索策略，使得机器人在面对复杂环境时能做出更加智能的决策。 实验结果显示，这种方法在避障导航任务中表现优异，机器人能够在不同的初始状态下有效地学习环境，并且能够适应目标点的变化。这意味着即使在目标点改变的情况下，机器人无需重新定义路径规划算法，而是通过自我学习和适应，持续寻找新的最短路径，显示出高度的自主性和非任务导向性。 关键词“内发动机”、“路径规划”、“移动机器人”和“操作条件反射”强调了这项研究的核心概念和技术应用。内发动机机制为移动机器人提供了强大的自主性，而操作条件反射则确保了机器人的行为响应和学习过程能够自然地适应环境变化。这项工作为开发具有更强适应性和自主性的移动机器人提供了新的理论基础和实践指导，对于未来机器人在复杂环境中的智能行为具有重要意义。