研究方向

通过强化学习进行路径规划 路径规划是机器人和自主系统的关键组成部分，负责确定从起点到目的地的最有效或最佳路线，同时避开障碍物。传统的路径规划方法，如A*和Dijkstra算法，已经得到了广泛的研究和应用。然而，这些方法通常需要已知的环境，并且可能不能很好地适应动态或不确定的条件。随着机器学习技术，特别是强化学习（RL）的出现，有机会开发更具适应性和鲁棒性的路径规划算法。强化学习为不确定环境中的决策提供了框架，使其非常适合复杂动态场景中的路径规划。此外，控制系统理论为系统稳定性和性能提供了数学基础，这对于自主代理的安全运行至关重要。强化学习与控制系统的集成可能会产生一种路径规划算法，该算法不仅具有自适应性，而且在数学上也是合理的，从而确保鲁棒性和可靠性。

 

相关学科

机械工程，电子与通信技术，计算机科学技术

关键词

路径规划、强化学习

 

科研导师

J. W

• 莫纳什大学机械工程博士，本科毕业于中南大学交通工程专业；
• 研究方向是机器人学，人工智能，动力学控制，有限元等；
• 主要项目有磁悬浮列车的动力舒适性研究，重载列车的轮轨有限元分析，机器臂路径规划。

科研成果

成果一：在英文期刊中发表学术论文

有方学者项目能够为学员在正规的英文学术期刊中发表论文。正规的学术期刊均要求由独立审稿人决定论文的录用与否。因此，论文的成功发表标志着这篇文章已达到学界公认的学术标准。有方学者最优秀的学生，不但可以冲击EI、SCI等高级别期刊，而且有机会参与全球顶级的学术会议。

成果二：第一作者身份

有方学者项目坚持帮助学生以第一作者身份发表论文。在申请过程中，招生官最看重的是学生在科研项目中的参与程度，而第一作者顺位恰恰是这一点的最佳证明。近年来，有大量的中国学生在教授署名的论文中挂名，这使得第一作者身份的含金量更为突出。

成果三：独一无二的课题

有方学者项目的导师会为每个学生提供独一无二的课题，连接最前沿的科研方法和学生感兴趣的学术方向，每个学生的研究内容具有差异性。

成果四：顶尖院校导师的推荐信

有方学者项目将为学生提供项目导师撰写的推荐信。导师作为推荐人，来自于美国顶尖学府的科研团队，影响着推荐信的可信度；而导师所提供的丰富的细节和生动的描述能更好展现学生的过人之处，从而大大提高了推荐信的价值。

成果五：高效备战具有高影响力、高含金量的科研竞赛

学生可以直接使用有方学者项目的成果论文冲击多项全球顶级的科研赛事，其中包括：被誉为“中国青年的诺贝尔奖”的丘成桐科学奖、ISEF 国际科学与工程奖、全国青少年科技创新大赛等。

 

 

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