未知环境下基于突变定位SAC算法的移动机器人路径规划

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摘 要：针对缺乏完整环境信息的条件下移动机器人局部路径规划算法性能提升及深度强化学习智能体训练速度慢的问题，提出了突变定位算法和改进的soft actor-critic （SAC）算法，并将两者结合为突变定位SAC算法。突变定位算法能够在缺乏完备环境信息的情况下计算子目标点位置，减少移动机器人规划路径的长度。（剩余21077字）

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