Intelligent mobile robot navigation in unknown and complex environment using reinforcement learning technique

强化学习 计算机科学 移动机器人 机器人 人机交互 人工智能 机器人学习
作者
Ravi Raj,Andrzej Kos
出处
期刊:Scientific Reports [Nature Portfolio]
卷期号:14 (1)
标识
DOI:10.1038/s41598-024-72857-3
摘要

The usage of mobile robots (MRs) has expanded dramatically in the last several years across a wide range of industries, including manufacturing, surveillance, healthcare, and warehouse automation. To ensure the efficient and safe operation of these MRs, it is crucial to design effective control strategies that can adapt to changing environments. In this paper, we propose a new technique for controlling MRs using reinforcement learning (RL). Our approach involves mathematical model generation and later training a neural network (NN) to learn a policy for robot control using RL. The policy is learned through trial and error, where MR explores the environment and receives rewards based on its actions. The rewards are designed to encourage the robot to move towards its goal while avoiding obstacles. In this work, a deep Q-learning (QL) agent is used to enable robots to autonomously learn to avoid collisions with obstacles and enhance navigation abilities in an unknown environment. When operating MR independently within an unfamiliar area, a RL model is used to identify the targeted location, and the Deep Q-Network (DQN) is used to navigate to the goal location. We evaluate our approach using a simulation using the Epsilon-Greedy algorithm. The results show that our approach outperforms traditional MR control strategies in terms of both efficiency and safety.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
阿卡宁发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
温柔翰完成签到,获得积分10
3秒前
文龙完成签到 ,获得积分10
3秒前
4秒前
Xiaopan完成签到,获得积分10
4秒前
xiaoming发布了新的文献求助200
5秒前
5秒前
QT完成签到,获得积分20
6秒前
朱华彪完成签到,获得积分10
6秒前
活在当下发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
haha发布了新的文献求助10
7秒前
aurora完成签到 ,获得积分10
8秒前
茉莉完成签到,获得积分10
8秒前
123完成签到,获得积分10
10秒前
10秒前
wwewew完成签到,获得积分10
11秒前
saying发布了新的文献求助10
11秒前
123123完成签到,获得积分10
11秒前
隐形曼青应助阿卡宁采纳,获得10
12秒前
负责紊完成签到,获得积分10
12秒前
善良的火发布了新的文献求助10
14秒前
haha完成签到,获得积分10
14秒前
16秒前
sugar完成签到,获得积分10
17秒前
活在当下完成签到,获得积分10
17秒前
19秒前
ssy发布了新的文献求助10
19秒前
小嘉贞完成签到,获得积分10
21秒前
鸡蛋黄完成签到,获得积分10
22秒前
温纲完成签到,获得积分10
23秒前
lalafish完成签到,获得积分10
23秒前
研友_nV2Kyn完成签到,获得积分10
24秒前
王冉冉发布了新的文献求助10
24秒前
铁甲小宝完成签到,获得积分10
25秒前
ssy完成签到,获得积分10
27秒前
低头应助gtt采纳,获得10
29秒前
芝士momoRIN完成签到,获得积分10
29秒前
wxx完成签到,获得积分10
30秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038524
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576221
关于积分的说明 11374737
捐赠科研通 3305912
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819354
邀请新用户注册赠送积分活动 892688
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815048