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基于深度强化学习的室内视觉局部路径规划

朱少凯 孟庆浩 金晟 戴旭阳

智能系统学报2022,Vol.17Issue(5):908-918,11.
智能系统学报2022,Vol.17Issue(5):908-918,11.DOI:10.11992/tis.202107059

基于深度强化学习的室内视觉局部路径规划

Indoor visual local path planning based on deep reinforcement learning

朱少凯 1孟庆浩 1金晟 1戴旭阳1

作者信息

  • 1. 天津大学电气自动化与信息工程学院机器人与自主系统研究所,天津300072
  • 折叠

摘要

关键词

视觉导航/深度学习/强化学习/局部路径规划/避障/视觉SLAM/近端策略优化/移动机器人

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

朱少凯,孟庆浩,金晟,戴旭阳..基于深度强化学习的室内视觉局部路径规划[J].智能系统学报,2022,17(5):908-918,11.

基金项目

中国博士后科学基金项目(2021M692390) (2021M692390)

天津市自然科学基金项目(20JCZDJC00150,20JCYBJC00320). (20JCZDJC00150,20JCYBJC00320)

智能系统学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1673-4785

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