基於深度強化學習之無人載具對未知環境的路徑規劃

doi:10.6846/tku202300539

機構典藏 > College of Engineering > Graduate Institute & Department of Electrical Engineering > Proceeding > Item 987654321/127130

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Title:	基於深度強化學習之無人載具對未知環境的路徑規劃
Authors:	劉智誠;林怡仲;李柏陞;周品甄
Keywords:	深度強化學習;路徑規劃;Gazebo模擬器;機器人操作系統
Date:	2024-08-22
Issue Date:	2025-03-20 12:11:20 (UTC+8)
Abstract:	本論文應用深度強化學習於模擬環境中的無人載具，嘗試透過深度強化學習解決傳統路徑規劃方法所遇到的瓶頸。主要分為兩個部分：(1)已知環境資訊的Q學習、(2)未知環境資訊的深度Q學習。在已知環境資訊的Q學習，將代理人於模擬環境中的座標作為狀態，經過Q學習的模擬後，建立Q表並找出最佳路徑。在未知環境資訊的深度Q學習透過PyTorch建立神經網路，將代理人的影像作為狀態經過簡單的CNN神經網路與Q網路的計算得出最佳動作，在一定次數的訓練疊代後找出能達成最佳路徑的價值函數。深度Q學習在訓練過程中利用經驗回放(Experience Replay)隨機抽取以前的經驗並進行學習。除了經驗回放外，深度Q學習透過建立兩個結構相同但參數不同的神經網路，修正Q值的目標值(Fixed Q-targets)，此兩種方法可以打亂訓練的相關性，使神經網路更新更有效率。實驗結果上，本論文分別測試在模擬環境與實際場域的實用性，利用在模擬環境執行深度學習(Reinforcement Learning)能夠減少大量的人力資源並驗證在實際場域上，證明無人載具可以依靠模擬軟體中訓練出來的權重檔，在實際場域上能自動避障並且獲得與模擬相同的控制成果，最終成功到達目的地。
DOI:	10.6846/tku202300539
Appears in Collections:	[Graduate Institute & Department of Electrical Engineering] Proceeding

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