48、人工智能与机器人领域的两项技术研究

人工智能与机器人领域的两项技术研究

在人工智能与机器人领域，移动机器人路径规划和自动驾驶车辆的目标检测与车道跟踪是两个重要的研究方向。下面将详细介绍相关的研究内容。

基于梯度的移动机器人路径规划算法

移动机器人在环境探索和监测中应用广泛，如太空探索、海洋探索和污染监测等。然而，其效用受限于车载有限的电力。精心设计路径是缓解能源问题的一种方法。

在环境探索和监测中，数据收集位置对机器人路径规划至关重要，因为环境特征通常部分或完全未知，机器人需在线决定下一步行动以最大化信息增益。

基于梯度的探索策略

• 探索问题的表述 ：假设一个二维区域用于特征探索，定义无向图 (G = ⟨V, E⟩)，其中 (V) 是路点集，(E\subseteq V × V) 是机器人可移动的路径集。机器人从初始随机游走开始探索，有多个潜在行动方向，其与环境的交互通过观察来表征，机器人行动的即时奖励由特征的梯度定义，然后根据行动值的估计选择下一个偏好行动。
• 行动选择 ：在探索过程中，历史观察是机器人了解未知环境的基础信息。通过奖励机制评估可用行动，使用特征的梯度定义行动的即时奖励，公式如下：
  • 即时奖励 (R_{t - 1}(s_{t - 1}, a_{t - 1}) = z_t - z_{t - 1})，其中 (R) 表示即时奖励，(s) 和 (a) 分别代表机器人的状态和行动，(z) 表示观察值，(t) 是时间步。
  • 行动值 (Q(a_t) = \frac{1}{N}\sum_{i = 1}^{t -