简介:研究基于深度强化学习技术的避障场景的算法模型设计,采用改进岛深度Q网络(DeepQ-lesrningNet-work,DQN)算法克服了Q-learning表名式算法在连续状态下导致内存不足的局限性。鉴于学习过程中奖励稀疏导致很艰难获得较好结果的情况,改进奖利机制,增知实时奖惩作为补充,解决学习耗时长和练不稳定的问题:采用相对角度、位置金和距离等信息,相比绝对坐标信息可以更有效的躲障碍物。不同于基于栅格法/可视图法等传统人为策略避障算法,深度强化学习算法DQN能够在缺乏先验知识的条件下具备自主决策能力,因此适用性更强。该技术可应用在仓储无人车、巡佥机器人、无人机等现实场景。
简介:如果彩显有开机烧行管的问题,通常可以使用分段切割法来排除,分段切割法,就是在检修过程中,通过拔掉部分转接插座或新开某一电路,有的也可甩掉某一电路或幕些元器件来缩小故障范围,最后把故障元件找出来,一般对于大电流短路的故障,采用切割击效果最为显著,如开机烧行管,可先将+B电压断开接一假负载。其目的是将负载断开,看故障部位是出在电源电路还是行电路,这是最为常用的一种电路切割法,再如一台无80V视放电压的机器,其真实故障为视放电路一电容短路导致电源电路保护,行无法工作。采用这种方法,将P904座拔开后,行电路工作,高压正常。这无疑是视放板上的问题,通过缩小故障范围,直到查出坏的元器件,排除故障。