[发明专利]一种基于深度强化学习的服务机器人行人感知避障方法有效

专利信息
申请号: 201810091022.1 申请日: 2018-01-30
公开(公告)号: CN108255182B 公开(公告)日: 2021-05-11
发明(设计)人: 赵忠华;鲁兴龙;曹一文;晏懿琳 申请(专利权)人: 上海交通大学
主分类号: G05D1/02 分类号: G05D1/02;G06N3/04
代理公司: 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220 代理人: 郑立
地址: 200240 *** 国省代码: 上海;31
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摘要: 发明公开了一种基于深度强化学习的服务机器人行人感知避障方法,涉及深度学习和服务机器人避障领域。该方法在训练阶段:首先,使用ORCA算法生成训练数据。然后,随机生成实验场景,使用初始化后的强化学习模型与环境交互生成新的训练数据,并融合进原有训练数据。最后,在新的训练数据上利用SGD算法训练网络,得到最终的网络模型。该方法在执行阶段:通过激光雷达获取周围行人的状态,根据训练好的模型和奖励函数计算预测状态,选择获得最大奖励的动作作为输出并执行。本发明具有很强的实时性和适应性,在行人环境下,可以使机器人遵守行人的右行规则,规划出高效、安全、自然的路径,提升了服务机器人的智能性和社交性。
搜索关键词: 一种 基于 深度 强化 学习 服务 机器人 行人 感知 方法
【主权项】:
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