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Q-learning with epsilon-greedy explore Algorithm for Deterministic Cleaning Robot V1 确定性清洁机器人 MDP 清洁机器人必须收集用过的罐子也必须为其充电电池。 状态描述了机器人的位置和动作描述运动的方向。 机器人可以向左移动或向左移动正确的。 第一个 (1) 和最后 (6) 个状态是终端状态。 目标是找到最大化回报的最优策略从任何初始状态。 这里是 Q-learning epsilon-greedy 探索使用算法（在强化学习中）。 算法 2-3，来自： @book{busoniu2010reinforcement, title={使用函数逼近器的强化学习和动态规划}， 作者={Busoniu，Lucian 和 Babuska，Robert 和 De Schutter，Bart 和 Ernst，Damien

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智能清洁机器人 作者：赵祖逸 来源：《发明与创新·中学生》2016年第12期 智能清洁机器人主要用于生活小区路面的清洁，其工作分两步进行，首先收集 落叶等垃圾，然后同步吸尘，去除细小的垃圾，同时洒水冲刷，适用于比较宽敞的路面 和小区广场等环境。 一、系统设计 该系统通过单片机控制车体转向路径、落叶等收集装置、吸尘装置、洒水装置 、感测部分。感测部分包括车身两侧的红外线传感器和前面的柔性碰板与光电开关组成 的接触式传感器。 二、系统功能 1.系统软件的核心主要由单片机和各功能电路组成，分为主控模块、信号转换 模块、信号采集输入及输出模块、人机通讯模块等。判断程序和建模需在老师的指导下 进行。 2.落叶清扫收集装置采用弹性可伸缩的滚筒毛刷，可设定不同的转速。弹性可 伸缩的滚筒毛刷可防止机器人与墙壁等障碍物相撞受损，延长使用寿命。清扫的垃圾置 于储物箱中，储物箱可随时被取出。 3.毛刷吸尘装置可收集细小的垃圾，洒水装置设置为间断不连续雾化给水系统 。 4.机器人运动路径的选择是保证清洁区干净、无死角的关键。设置至少四个传 感器以及红外线测距、避障、防跌落模块，置于机器的四角，能前后、左右判别