简介 LPA*算法,即Lifelong Planning A*算法,该算法于2001年由Sven Koenig和Maxim Likhachev提出,是一种增量启发式搜索版本的A*算法,这种路径规划算法适用于随着时间改变导致有限栅格地图上的边缘代价c(s1,s2)改变的问题,也就是随着时间改变障碍物增多或减少,网格点发生增删等,在许多场合下比再利用A*重新搜索更高效。 启发式搜索和增量式搜索的区别
1 算法特点 Dijkstra使用了广度优先搜索解决赋权有向图或者无向图的单源最短路径问题,算法最终得到一个最短路径树。 2 算法的思路 Dijkstra算法采用的是一种贪心的策略,声明一个数组dis来保存源点到各个顶点的最短距离和一个保存已经找到了最短路径的顶点的集合:T。 初始时,原点s的路径权重被赋为0(dis[s]=0)。若对于顶点s存在能直接到达的边(s,m),则把dis[m]设为w(
1、前言 学习课程: 《Intro to AI》Pieter Abbeel 《Reinforcement Learning》David Silver 《Deep Reinforcement Learning》Sergey Levine 参考论文和书籍: 《TensorFlow实战》 《Playing Atari with Deep Reinforcement Learning》 《Rein
A*算法的核心在于估价函数的设计上,如下式所示: h(n)的大小对搜索空间的影响对比 每个方格左上角是f(n),左下角是g(n),右下角是h(n)。 从起点 A 开始,把它就加入到Open List中,这个Open List有点像一个购物单,实际上是一个待检查的方格列表。 忽略墙壁和Close List中的方格,将与起点 A 相邻并且可到达的(Reachable)方格也加入到Ope
整个论文的思路请参考: 搬砖的旺财:基于DQN的快速避障路径规划 initialisingtarget.py生成每个训练图像对应的初始Q值,保存在TXT文件targets200_new中,产生的Q值只是随机初始化模型的输出。 一、定义函数 定义一个函数,用于初始化所有的权值W def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_n
整个论文的思路请参考: 搬砖的旺财:基于DQN的快速避障路径规划 training2.py开始训练模型。随机batch-size的图片从训练数据中选出来喂给模型。该模型的权值更新取决于损失函数。 一、函数 1. 定义一个函数,用于构建卷积层 def conv2d(x, W): return tf.nn.conv2d(x, W, strides=[1, 1, 1, 1], padding
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