[发明专利]基于深度强化学习的视觉导航方法及系统有效
| 申请号： | 201811622803.5 | 申请日： | 2018-12-28 |
| 公开（公告）号： | CN109682392B | 公开（公告）日： | 2020-09-01 |
| 发明（设计）人： | 张伟;饶振环;吴悦晨;宋柯;鲁威志 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G01C21/36 | 分类号： | G01C21/36;G01C21/34;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开公开了基于深度强化学习的视觉导航方法及系统，包括：随机初始化机器人的起始位置并设定目标位置的图像，然后将起始位置的实际图像与目标位置的实际图像均输入到训练好的基于A3C算法的神经网络，根据基于A3C算法的神经网络输出的概率分布，选择概率最大值对应的动作作为机器人的下一个执行动作，直到机器人到达目标位置。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 视觉 导航 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.基于深度强化学习的视觉导航方法，其特征是，包括：随机初始化机器人的起始位置并设定目标位置的图像，然后将起始位置的实际图像与目标位置的实际图像均输入到训练好的基于A3C算法的神经网络，根据基于A3C算法的神经网络输出的概率分布，选择概率最大值对应的动作作为机器人的下一个执行动作，直到机器人到达目标位置。
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