移动机器人自主寻路避障启发式动态规划算法

用启发式动态规划算法解决移动机器人自主寻路、避障问题。提出了传感器检测环境状态的方法，以及对传感器检测信息进行归一化处理的方案。对输入、输出量以及学习系统的强化信号进行定义，设计了机器人自主学习寻路、避障的控制策略。定义了连续型强化信号，使机器人通过学习，对优先寻路还是优先避障做出决策判断。为验证启发式动态规划算法在移动机器人寻路、避障问题上的学习能力，设计了3种不同的寻路、避障仿真实验：同目标、不同起始点，同起始点、不同目标，和移动目标仿真实验。仿真结果表明，对于不同的寻路、避障要求，基于启发式动态规划算法的移动机器人具有良好的学习及适应能力。