作者:王俊勝、駱聖文基於深度Q- 學習網路演算法之無人搬運車交通管理系統介紹
現階段有軌式無人搬運車系統於派車運載與交通管理兩大功能上，多半使用邏輯導向架構進行設計。在多站點、多樣料或高隨機之物料運載過程中容易發生交通堵塞的情況；且當環境有所變動時，邏輯程式也需要隨著更動的路徑進行重建。本文將介紹基於深度Q學習網路（Deep Q Network）演算法建置之無人搬運車交通管理系統，透過學習方式生成初始最佳多車派車路徑，並於行進中因應環境狀態自動調整車速或變更路徑以減少整體會車機率，除減少塞車情況外，也達到無人搬運車系統推廣泛用的目的。