增强学习在移动机器人导航控制中的应用探索

"这篇博士学位论文探讨了增强学习在移动机器人导航与控制中的应用，由国防科学技术大学的徐昕撰写，导师为贺汉根，专业为控制科学与工程，完成于2002年4月1日。论文关注的是在没有明确教师信号的情况下，通过与环境的交互进行学习和优化决策的增强学习方法，特别是在移动机器人领域的应用。 增强学习是一种机器学习的方法，与监督学习不同，它不依赖预定义的输出（教师信号），而是侧重于在与环境的互动中，通过最大化或最小化从环境得到的反馈来学习。这种学习方式在解决复杂优化和决策问题时展现出广泛的应用潜力。 在21世纪，移动机器人在各个行业的应用越来越广泛，对它们的智能导航控制技术的需求也随之增加。移动机器人的自主导航能力和环境适应性是其在复杂、不确定环境成功运作的关键。论文提出利用增强学习来优化移动机器人的自主导航控制器设计，并实现对未知环境的自适应。 文章首先回顾了增强学习的理论、算法及应用研究的发展，以及移动机器人导航控制的研究现状和未来趋势。接着，作者深入五个主要研究方向： 1. 时域差值学习算法与理论：这部分可能涉及如何通过时间序列的差异来改进学习效率和准确性。 2. 梯度增强学习算法：这种算法可能利用梯度信息来优化马尔可夫决策过程，提高决策质量。 3. 进化梯度混合学习算法：结合进化计算和梯度方法，可能旨在处理更复杂的决策问题。 4. 增强学习在移动机器人路径跟踪控制器优化中的应用：研究如何运用增强学习改进机器人的路径跟踪性能。 5. 基于增强学习的移动机器人反应式导航控制：探讨如何实时响应环境变化，实现智能导航。 这些研究内容对于理解增强学习在实际问题中的应用，尤其是移动机器人技术的进步，具有重要意义。通过这些算法和理论，论文试图为移动机器人的自主性和智能化提供新的解决方案。"