Multi-robot Formation Control Using Reinforcement Learning Method

强化学习 机器人 计算机科学 任务(项目管理) 自治 人工智能 控制(管理) 机器人学习 人机交互 移动机器人 工程类 政治学 法学 系统工程
作者
Guoyu Zuo,Jiatong Han,Gyeongjin Han
出处
期刊:Lecture Notes in Computer Science 卷期号:: 667-674 被引量:16
标识
DOI:10.1007/978-3-642-13495-1_82
摘要

Formation is a good example of the research for multi-robot cooperation. Many different ways can be used to accomplish this task, but the main drawbacks of most of these methods are that robots can’t self-learn. In Brooks’ behavioral opinion, this paper is to verify that the reinforcement learning method can be used for robots to select different behaviors in various different situations. Experiments are performed to illustrate the team robots’ capability of self-learning and autonomy. The results show that the robots can get a self-formation in a barrier environment after learning.
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