在移動的智能體研究中,智能體對檢測范圍內(nèi)的道路作路徑規(guī)劃是關(guān)鍵的問題之一。智能機器人的路徑規(guī)劃將會使本體準(zhǔn)確、快速、安全的到達(dá)目的地成為可能,路徑規(guī)劃中的地圖構(gòu)建和定位反映了智能體在運動過程中與周圍環(huán)境交互的能力,但智能機器在路徑規(guī)劃過程中會受到外界因素干擾,造成視覺傳感器采集的圖像模糊,影響后續(xù)路徑障礙的識別,最終導(dǎo)致路徑規(guī)劃失敗。針對上述問題,本文首先采用圖像復(fù)原技術(shù)對受到外界因素干擾的圖像進(jìn)行去噪;其次,構(gòu)建地圖環(huán)境模型,使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿生智能算法對路徑障礙進(jìn)行識別,有效避免了傳統(tǒng)算法容錯率低,冗余不足的缺陷;最后,利用強化學(xué)習(xí)決策網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行路徑規(guī)劃。本文將圖像復(fù)原技術(shù)應(yīng)用在智能體上,同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能算法相結(jié)合,在實驗室仿真試驗下研究智能體的路徑規(guī)劃問題。首先,本文將視覺傳感器采集回來的模糊圖像(大氣湍流、風(fēng)沙揚塵、大霧天氣)進(jìn)行盲解卷積方法去模糊和降噪處理。這改進(jìn)了以往圖像復(fù)原處理噪聲技術(shù),從直接將外界噪聲信號與原圖像像素進(jìn)行卷積的方法改為對外界噪聲環(huán)境進(jìn)行選擇性放大的處理方法,使得圖像盡可能的恢復(fù)到原有無噪聲清晰狀態(tài);其次,將處理清晰的圖像的輸入形式轉(zhuǎn)置為列向量后,輸入到深度... 

【文章來源】：內(nèi)蒙古科技大學(xué)內(nèi)蒙古自治區(qū)

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

強化學(xué)習(xí)決策路勁規(guī)劃方案

圖 1.1 強化學(xué)習(xí)決策路勁規(guī)劃方案（注：S 為當(dāng)前狀態(tài)；S’為未來時狀態(tài)；ai 為產(chǎn)生狀態(tài)的動作；r 為糾偏值；γ為學(xué)習(xí)率）（四）機器人路徑規(guī)劃整體方案圖像通過視覺傳感器采集到 GPU，進(jìn)行圖像復(fù)原，圖像清晰的標(biāo)準(zhǔn)即能夠使得深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行障礙識別，將清晰圖像由深度學(xué)習(xí)圖像識別單元進(jìn)行處理，識別輸出值概率大于 0.7 時判斷其為障礙物，這時卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會進(jìn)行標(biāo)記，建立障礙物數(shù)學(xué)模型，將障礙物的坐標(biāo)在建好的坐標(biāo)系中標(biāo)出，最終由強化學(xué)習(xí)決策網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)識別并構(gòu)建的地圖信息來進(jìn)行路徑規(guī)劃，并通過優(yōu)化算法碰撞罰函數(shù)選出最優(yōu)線路，從而達(dá)到機器人的路徑規(guī)劃。本論文機器人路徑規(guī)劃研究的整體方案如下圖 1.2 所示。

已知類條件概率密度參數(shù)表達(dá)式和先驗概率，利用貝葉斯公式轉(zhuǎn)換據(jù)后驗概率大小進(jìn)行決策分類。原圖像被模糊后，視覺傳感器采集原的概率。觀察到的圖像部分和原有圖像有多大的概率是相似的，后，圖像處理系統(tǒng)就可以復(fù)原該張圖片。式 2.1 所表達(dá)的就是上述達(dá)的意思是上一次的復(fù)原和這一次的復(fù)原之間的聯(lián)系。下一次的圖復(fù)原圖像函數(shù)和退化部分的圖像與復(fù)原部分（上一次圖像復(fù)原的退像復(fù)原的能力）的乘積。像的退化及復(fù)原復(fù)原即利用退化過程中的經(jīng)驗去恢復(fù)圖像，將退化的圖像恢復(fù)成原先建立退化的數(shù)學(xué)模型，根據(jù)模型對退化圖像進(jìn)行擬合[28]。圖像退化的原因很多，因此不可能得到與其系統(tǒng)完全一致的數(shù)學(xué)模中，本文采用線性空間系統(tǒng)和加入噪聲系統(tǒng)來近似地模擬圖像的復(fù)線性模型如圖 2.1 所示。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：2928510