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Resumen
Este resumen es generado por máquina.

Este estudio introduce un nuevo algoritmo de planificación de trayectoria para robots de subestaciones, que combina el aprendizaje por refuerzo profundo con la optimización de la colonia de hormigas. El método mejorado mejora la eficiencia y la seguridad en entornos complejos.

Palabras clave:
La optimización de la colonia de hormigas.navegación autónoma de navegación autónoma.Aprendizaje de refuerzo profundo de aprendizaje.El algoritmo híbrido del algoritmo híbrido.Planificación de las rutas de planificación de rutas.Robot robot de sustitución de la estación

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Sus antecedentes:

  • Los robots de subestación requieren una planificación avanzada de la ruta debido a campos electromagnéticos complejos, equipos densos y demandas de seguridad.
  • Los métodos existentes luchan con los desafíos únicos de los entornos de las subestaciones para la inspección y el mantenimiento.

Objetivo del estudio:

  • Desarrollar un algoritmo mejorado de planificación de rutas para robots de subestaciones.
  • Mejorar la eficiencia operativa y la seguridad en las tareas de inspección y mantenimiento de las subestaciones.

Principales métodos:

  • Un marco sinérgico que combina el aprendizaje de refuerzo profundo (DRL) con la optimización de la colonia de hormigas (ACO).
  • Estrategia de exploración guiada por feromonas para reducir la búsqueda ineficaz de rutas.
  • Mecanismo de selección de muestras utilizando la experiencia de la ruta ACO para impulsar la capacitación de la red Q.
  • Ajuste dinámico de las ponderaciones de decisión para un cambio gradual de aprendizaje heurístico a aprendizaje autónomo.

Principales resultados:

  • Logró un 24% más de eficiencia de la muestra en comparación con los algoritmos de DRL de referencia.
  • Reducción de la longitud promedio del recorrido en un 18% y demostración de una dinámica superior para evitar obstáculos.
  • La validación de campo mostró una mejora del 14,8% en la tasa de finalización de tareas en una subestación real.

Conclusiones:

  • El algoritmo DRL-ACO propuesto supera significativamente los métodos de última generación en la planificación de las rutas de las subestaciones.
  • El enfoque híbrido mejora la eficiencia de la muestra, la optimización de la ruta y las capacidades de evitación de obstáculos.
  • Eficacia práctica demostrada y mejora en la finalización de tareas en entornos reales de subestaciones.