Planning robot navigation in a three-dimensional space by combining Qlearningand Monte Carlo algorithms

سال انتشار: 1392
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 737

متن کامل این مقاله منتشر نشده است و فقط به صورت چکیده یا چکیده مبسوط در پایگاه موجود می باشد.
توضیح: معمولا کلیه مقالاتی که کمتر از ۵ صفحه باشند در پایگاه سیویلیکا اصل مقاله (فول تکست) محسوب نمی شوند و فقط کاربران عضو بدون کسر اعتبار می توانند فایل آنها را دریافت نمایند.

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

NCCEB01_044

تاریخ نمایه سازی: 18 خرداد 1393

چکیده مقاله:

This article examines navigation of a flying robot inside a building environment in three dimensional spaces in which the size and location of some obstacles are not determined and other obstacles and target can be moving. This article suggests a new method by combining Q-learning algorithm and Monte Carlo algorithm on optimal navigation by the flying robot. The rewards are intended to be maximized when the robot flies in the right route; moreover, the maximum performance power would be measured according to the future predictions and the well-doing of that action would be also measured. Here, this method has been implemented with Webots simulator, and simulated data are analyzed by MATLAB. The simulation results show that control of the policy obtained from Q-learning and Monte Carlo methods is more efficient compared to traditional methods in controlling flying robot navigation

نویسندگان

Sima Vosoghi Asl

Bushehr branch, Islamic Azad University

Fahimeh Vosoghi Asl

Mashhad, Islamic Azad University