未知环境下基于有先验知识的滚动Q学习机器人路径规划

未知环境下基于有先验知识的滚动Q学习机器人路径规划摘要机器人路径规划是机器人领域中一个重要的研究领域。在未知环境下，机器人路径规划需要考虑到环境的不确定性和机器人的局限性。基于有先验知识的滚动Q学习是

Q 未知环境下基于有先验知识的滚动学习机器人路 径规划 摘要 机器人路径规划是机器人领域中一个重要的研究领域。在未知环境 下，机器人路径规划需要考虑到环境的不确定性和机器人的局限性。基 Q 于有先验知识的滚动学习是一种有效的路径规划方法。在本文中，我 Q 们将探讨基于有先验知识的滚动学习在未知环境下机器人路径规划中 的应用。 Q 关键词：路径规划、未知环境、滚动学习、先验知识 引言 机器人路径规划是机器人领域中一个重要的研究领域。在未知环境 下，机器人路径规划需要考虑到环境的不确定性和机器人的局限性。因 此，如何在未知环境下实现机器人路径规划一直是一个研究热点。 Q 基于有先验知识的滚动学习是一种有效的路径规划方法。该方法 可以利用机器人在先前任务中学习到的知识来帮助机器人学习新任务中 Q 的最优策略。在本文中，我们将探讨基于有先验知识的滚动学习在未 知环境下机器人路径规划中的应用。 Q 滚动学习 QQ 学习是一种强化学习方法，用于在未知环境下学习最优策略。 QQ 学习算法通过迭代更新代理模型的值函数学习最优策略。值函数表 示当机器人采取某个动作时，能够获得的最大累积回报。 QQ 滚动学习扩展了标准学习，使机器人能够从多个任务中学习。 Q 在滚动学习中，机器人从先前的任务中学习到的知识可以被用来帮助 机器人学习新任务。