基于强化学习的抢险机器人路径规划

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摘 要：高压电房环境复杂，存在高电压和狭窄空间等危险因素，传统的人工应急处理面临安全风险和效率低下的问题。通过选择深度Q网络，应急抢险机器人通过与环境的交互，积累经验，并通过奖励机制优化其策略，逐步学习到最佳的行动路径和应急响应措施，从而实现快速、精准的故障识别和处理。通过模拟试验验证了基于深度强化学习的路径规划策略在实际抢险场景中的有效性，结果表明方法显著提高了机器人在应急响应中的安全性和效率，为未来高压电房的智能化管理提供了新的思路和方法。（剩余5161字）

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