[发明专利]一种通过虚拟环境建立自主移动机器人导航系统的方法在审
| 申请号： | 201910072228.4 | 申请日： | 2019-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN109782600A | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 董爱华;石远;张珏;李扬 | 申请（专利权）人： | 东华大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 上海申汇专利代理有限公司 31001 | 代理人： | 翁若莹;柏子雵 |
| 地址： | 201600 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度强化学习的导航机器人在未知环境下建立导航的方法。所述方法通过以下方式实现：首先对虚拟环境、虚拟移动机器人智能体状态、起止点信息和行为进行表达，然后构建基于DQN算法的深度强化学习结构，对虚拟环境下移动机器人智能体进行训练，更新DQN网络参数，最后将训练策略通过渐进神经网络迁移，构建移动机器人智能导航系统。本发明提出的基于深度强化学习的导航机器人在未知环境下建立导航的方法不仅具有较好的灵活性和通用性，建立了针对导航机器人建立导航系统的完整的一站式解决方案。 | ||
| 搜索关键词： | 导航机器人 强化学习 虚拟环境 移动机器人 导航系统 未知环境 构建 自主移动机器人 智能导航系统 机器人智能 神经网络 网络参数 虚拟移动 起止点 一站式 智能体 渐进 算法 迁移 更新 | ||
【主权项】：
1.一种通过虚拟环境建立自主移动机器人导航系统的方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、对虚拟环境状态、虚拟移动机器人智能体状态、起始点信息、目标点信息和行为进行表达，构建富环境客户端；步骤2、构建深度强化学习结构，通过服务器端‑富环境客户端的交互方式完成对虚拟环境下移动机器人智能体的训练，获取最优策略，深度强化学习结构的输入为通过安装在机器人上的摄像头传感器采集到的图像信息，深度强化学习结构的输出为移动机器人的控制行为；步骤3、将训练得到的最优策略通过迁移学习构建真实环境移动机器人智能导航系统。
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