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本发明涉及了一种基于Skinner操作条件反射原理的机器人避障导航方法。首先，建立机器人的动作集合概率，并令其符合均匀分布；然后，随机选择一个动作，计算相应的位置变化，进而根据与障碍及目标点距离计算出新位置对应的负理想度，并由此得出取向函数值，根据取向函数值按照操作条件反射理论调整动作概率分布，计算系统熵；当系统熵趋于最小值时，选择概率最大动作所指角度前行；重复学习过程，直至抵达目的地。本发明能够很好地模拟人及动物的操作条件反射行为，提高机器人的智能水平，使其具备较强的自学习、自组织、自适应能力，能够在无导师信号的情况下自主探索环境，成功避障导航。
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