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基於強化式學習之追蹤控制與爬坡式結合策略設計應用於自走車與拖板車模型

為了解決拖板車模型的問題，作者陳育庭 這樣論述：

在自走機器人的研究領域中，編隊控制是一個重要的課題。其眾多的應用包括救援任務以至於環境探索中，皆需要自走式機器人相互維持特定的隊形以完成指定的任務。而整個編隊控制的過程可以被簡化為多個主從關係的結合，每個主從關係都會控制跟隨者到達領導者的指定相對位置。在某些特定的情況下，自走式機器人在到達指定位置時必須同時滿足特定的相對姿態，例如:機器人之間的動態結合。本論文提出一套基於強化式學習的主從追蹤方法與爬坡式之機器人結合，整體過程皆是以自走車(跟隨者)與拖板車模型(領導者)的相對關係進行推導，控制方面也是基於跟隨者自身的感測資料進行下令，無需使用全域的感測系統進行輔助。在提出的方法中，控制指令的形

式為相對姿態的期望變化，因此，我們也將推導一套模型說明控制指令與自走車輪速的轉換關係。提出的方法將基於Q學習以及深度Q網路來實現，成功套用於模擬以及現實環境，展現其控制自走車至拖板車模型正後方，並得以駛上拖板車模型的能力。