[发明专利]一种基于ELM-LRF的自适应视觉导航方法

摘要

本发明基于ELM‑LRF神经网络模型设计了一种机器人的自适应视觉导航方法。该方法分配(st,at,rt,st+1,Qt)结构体数据存储空间；令机器人在选定环境中重复运动，获得所需结构体数据，将状态相同的数据通过删除Q值较小的数据进行预处理。然后以st作为输入，at作为输出完成对ELM‑LRF的训练，建立起当前状态和最优动作的映射关系。最后以机器人能否找到目标来测试机器人的导航能力。本发明在该数据空间下利用ELF‑LRF模型提出的方法大大提高了机器人的导航速度。其中，st是当前状态，在这里为拍摄到的照片，at是在st下机器人的动作(前后左右运动)，rt是at的即时回报，st+1是机器人在at后的状态，Q为长远回报，Qt值为在状态st下执行at后得到的总的长远回报。