深度强化学习(DRL)已被成功应用于移动机器人路径规划中,基于DRL的移动机器人路径规划算法适用于高维环境,是实现移动机器人自主学习的重要方法。而训练DRL模型需要大量的环境交互经验,这意味着更高的计算成本。此外,DRL算法的经验池容量有限,无法确保经验的有效利用。作为类脑计算重要工具之一的脉冲神经网络(Spiking Neural Networks,SNNs)以其独有的生物似真性,能同时融入时空信息,适用于机器人环境感知及控制。结合SNNs、卷积神经网络(CNNs)和策略融合,针对基于DRL的移动机器人路径规划算法进行研究,完成了以下工作:1)提出SCDDPG(SCDDP)算法。该算法利用CNNs对输入状态进行多通道特征提取,利用SNNs对提取的特征进行时空学习。2)在SCDDPG的基础上,提出SC2DDPG(SC2DDPG)算法。SC2DDPG通过设计状态约束策略对机器人运行状态进行约束,避免了不必要的环境探索,提升了SC2DDPG中DRL的收敛速度。3)在SCDDPG的基础上,提出了PFTDDPG(Policy Fusion and Transfer SCDDPG,PFTDDPG)算法。该算法采用分阶控制模式与DRL算法融合,针对环境中的楔形障碍物实施沿墙行走策略,并引入迁移学习对先验知识进行策略迁移。PFTDDPG算法不仅完成了单纯依靠RL不能完成的路径规划任务,还可以得到最优无碰路径。此外PFTDDPG提升了模型的收敛速度和路径规划性能。实验结果证明了所提出的3种路径规划算法的有效性,对比实验结果表明:在SpikeDDPG,SCDDPG,SC2DDPG和PFTDDPG算法中,PFTDDPG算法在路径规划成功率、训练收敛速度、规划路径长度等性能指标上表现最佳。本工作为移动机器人路径规划提出了新思路,丰富了DRL在移动机器人路径规划中的解决方案。
结合自然邻居搜索算法改进了密度峰值聚类(clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP)算法存在的一系列问题,提出基于自然邻居搜索优化策略的密度峰值聚类(density peak clustering algorithm optimized by natural ...
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结合自然邻居搜索算法改进了密度峰值聚类(clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP)算法存在的一系列问题,提出基于自然邻居搜索优化策略的密度峰值聚类(density peak clustering algorithm optimized by natural neighbor search,NaN-CFSFDP)算法。基于自然邻居搜索算法提出了一种离群样本的检测方法,针对CFSFDP算法中截断距离d_(c)人工准确取值较难的问题,结合自然邻居搜索算法改进了d_(c)的计算方式,实现了d_(c)的自动取值。重新设计并统一了CFSFDP算法的样本密度度量规则,使其更关注每个样本的局部信息。由于数据集中因类簇间的密度差异大,密度峰值点集中于稠密簇使得簇丢失,因此提出样本共享自然邻居和类簇共享自然邻居的概念,构造新的类簇融合算法。合成数据集和真实数据集上的实验结果表明,在大多数情况下,NaN-CFSFDP算法在聚类性能上优于或至少与比较方法相当,且与CFSFDP算法及其改进算法相比参数更少。
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