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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的部分可觀測馬爾科夫決策過程（ POMDP）值迭代算法QMDP-net在無先驗知識的情況下具有較好的性能表現(xiàn)，但其存在訓練效果不穩(wěn)定、參數(shù)敏感等優(yōu)化難題。提岀基于循環(huán)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 POMDP值迭代算法 RQMDP-net，使用門控循環(huán)單元網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)值迭代更新，在保留輸亼和遞歸權(quán)重矩陣卷積特性的同時增強網(wǎng)絡(luò)時序處理能力。實驗結(jié)果表明， RQMDP-net在10×10網(wǎng)格地圖規(guī)劃任務(wù)中導(dǎo)航準確率高達98.5%，且在36×36網(wǎng)格地圖規(guī)劃任務(wù)中相比QMDP-net最多提升58個百分點，具有更快的網(wǎng)絡(luò)收斂速度和更強的導(dǎo)航任務(wù)規(guī)劃能力。
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