機器人導航POMDP算法研究.pdf

1、部分可觀測馬爾可夫決策過程(POMDP)是一種用于制定序列決策的經典模型。在該模型中，智能體做出動作所產生的效果是不確定的，對環(huán)境狀態(tài)信息的觀測也是不完整的。因此，POMDP對于表達智能體在非確定環(huán)境下的序列決策問題而言是非常有效的模型。本文對POMDP基本理論進行了深入地研究，并分析了POMDP的復雜度及理論結果，對值迭代算法進行了改進。然后對POMDP模型在機器人導航控制的應用進行了仿真實驗，并分析了仿真結果，對仿真實驗中出現(xiàn)的問題

2、進行了分析。 首先，介紹了當前應用在機器人導航控制領域中的幾個經典的智能控制算法，并介紹了本文要研究的POMDP理論的研究現(xiàn)狀。 然后，詳細闡述了部分可觀測馬爾可夫決策過程(POMDP)的基本理論及數(shù)學框架。為了清楚地說明POMDP的基本思想和理論背景，給出了一個循序漸進的理論闡述過程：先詳細闡述了MDP理論，然后在MDP的基礎上引出了對POMDP模型的定義以及POMDP問題的求解算法。重點研究了POMDP的代表性算法，

3、對其精確求解算法給予了深入的分析，并對值迭代算法進行了改進。 最后，給出了POMDP模型實現(xiàn)機器人導航控制任務的各要素設計，應用POMDP模型解決了機器人在各種復雜仿真環(huán)境中的導航問題，完成了路徑規(guī)劃任務和環(huán)境建模任務。對于處在現(xiàn)實環(huán)境中的機器人來說，環(huán)境信息的部分可觀測性主要表現(xiàn)在機器人通過傳感器對環(huán)境的感知是否完全。本文在模擬聲納掃描環(huán)境的過程中，將聲納對環(huán)境信息觀測的不確定性用概率的形式表現(xiàn)出來，并將其與POMDP模型的信