21、自主移动机器人导航的深度强化学习

自主移动机器人导航的深度强化学习

在自主移动机器人导航领域，深度强化学习发挥着越来越重要的作用。下面将为大家详细介绍相关的知识和技术。

1. LSTM 层基础

LSTM（长短期记忆网络）层包含三个门：遗忘门、输入门和输出门。它是一种非常强大的循环架构，能够记住大量先前输入的信息。因此，LSTM 层适合解决涉及有序数据序列的问题。如果这些有序数据序列是按时间排序的，那就是时间序列。基于 LSTM 的循环神经网络（RNN）经常成功应用于时间序列分析问题，比如需求预测。

2. 自主机器人系统的应用需求

自主机器人系统的应用需求主要考虑动态环境、安全性和不确定性三个方面。

2.1 动态环境

在强化学习（RL）中，决策者被称为智能体，而除智能体之外的一切就是环境。智能体与环境进行交互，以最大化累积奖励，从而获得奖励值。这种智能体 - 环境的交互过程可以用马尔可夫决策过程（MDP）来建模，涉及状态（S）、动作（A）、奖励（R）和状态转移概率（P）等要素。智能体的策略 π 是从状态空间到动作空间的映射。当智能体处于状态 st 时，它采取动作 at，然后根据状态转移概率 P 转移到下一个状态 st + 1，并从环境中获得奖励值反馈 rt。

虽然智能体在每个时间步都会收到即时奖励反馈，但强化学习的目标是最大化长期累积奖励值，而不是短期奖励。智能体通过优化价值函数不断改进策略 π。由于动态规划需要大量的内存消耗和完整的动态信息，这在实际中往往不可行，因此研究人员提出了两种学习策略：蒙特卡罗学习和时间差分（TD）学习。Q - 学习算法将 TD 学习与贝尔曼方程和 MDP 理论相结合，自那以后，强化学习研究取得了显著