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

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

·183· ·教育广角· 一、机器人的组成结构 机器人由 5 部分组成 : 系统主控制部分、执行电机部分、 传感器部分、输入输出部分和电源部分。主控系统使用单片机 AT89C51 控制， 包括红外遥控接收模块， 对输入输出器件的 操作， 对执行电 机的控制，以及对传感器的响应等。执行电机部分是 吸尘机器人的主要构成部分， 包括行走驱动子系统和吸尘子系统。 本实用新型采用轮式结构 , 一个圆形壳体和底盘 , 其中 , 前轮是 三个轮电动车 , 和前面两个轮子是由两个电机独立驱动的。 1. 系 统 的 主 控 部 分。 本 设 计 选 用 了 ATL 公 司 生 产 的 89C4051 单片机作为控制器。AT89C51 与其它各部分电路的关 系为 : 命令接收到遥控器的红外接收模块 ; 外部环境状态信息的 接收到每个传感器 ; 电动机的电压由 2 路 PWM 控制信号 , 和车 轮的速度和方向的控制；通过捕获 2 个电机编码器信号检测轮 速；通过多个 I/O 口控制 LCD；利用串口变并口芯片控制多个 L ED 指示灯和按键等。系统结构如图 1 所示。 2. 传感器模块。该模块采用八个超声

"联创杯"创新大赛 太阳能面板智能清洁机器人Creeper-1 汇报人 张豪 太阳能面板清洁机器人全文共25页，当前为第1页。 CONTENTS 目 录 1 公司与团队 2 产品概述 3 商业模式 4 合作需求 太阳能面板清洁机器人全文共25页，当前为第2页。 1 公司与团队 公司简介 团队介绍 第一章 太阳能面板清洁机器人全文共25页，当前为第3页。 中航工业613所 是国内领先的航空电子系统解决方案供应商 公司简介 COMPANY INTRODUCTION 具备强大的设计、研发、制造能力 集电子、机械、光学专业于一身 太阳能面板清洁机器人全文共25页，当前为第4页。 Creeper-1机器人创新团队 团队介绍 TEAM TO INTRODUCE 张豪 自动化 硕士 机器人总体和电控平台设计 李昂 机械工程 硕士 机器人结构设计 张洛 电子工程 硕士 机器人传感系统设计 魏刚 软件工程 硕士 机器人软件开发 太阳能面板清洁机器人全文共25页，当前为第5页。 2 产品概述 产品设计方案 第二章 产品市场前景（PEST分析） 产品商业价值 太阳能面板清洁机器人全文共25页，当前为第6页

确定性清洁机器人的基于模型的策略迭代算法。 这段代码是策略迭代算法的一个非常简单的实现，对于强化学习和动态规划领域的初学者来说，它是一个有用的起点。 确定性清洁机器人 MDP：清洁机器人必须收集用过的罐子，还必须为电池充电。 状态描述了机器人的位置，动作描述了运动的方向。 机器人可以向左或向右移动。 第一个 (1) 和最后 (6) 个状态是终止状态。 目标是找到一个最优策略，使任何初始状态的回报最大化。 这里是policy-iteration（基于模型的策略迭代DP）。 参考：算法 2-5，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}， 年={2010}, 出版商={CR

移动机构是清洁机器人的主体，决定了清洁机器人的运动空间，一般采用轮式结构。随着近年来控制技术、传感技术以及移动机器人技术等技术的迅速发展，智能清洁机器人控制系统的研究和开发已具备了坚实的基础和良好的发展前景。

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商用清洁机器人行业调研及趋势分析报告摘要

建筑外墙清洁机器人行业调研及趋势分析报告摘要

外文文献，下载请慎重。描述基于遗传算法的清洁机器人的路径规划