[发明专利]一种基于“门”点的路径规划方法在审
申请号: | 201910497456.6 | 申请日: | 2019-06-10 |
公开(公告)号: | CN110345959A | 公开(公告)日: | 2019-10-18 |
发明(设计)人: | 刘成菊;姚陈鹏 | 申请(专利权)人: | 同济人工智能研究院(苏州)有限公司 |
主分类号: | G01C21/34 | 分类号: | G01C21/34 |
代理公司: | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人: | 翁惠瑜 |
地址: | 215100 江苏省苏州*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明涉及一种基于“门”点的路径规划方法,用于获得控制机器人的最优路径,该方法首先通过模型训练得到神经网络模型,再根据神经网络模型提取关键点,利用图搜索算法进行路径规划,所述的神经网络模型的输入为地图,输出为地图中的“门”和“门”点,所述的模型训练包括以下步骤:11)生成多张随机地图;12)将标记有“门”和“门”点的多张随机地图作为训练样本存于训练集中;13)利用步骤12)中的训练集对目标识别网络进行训练;14)得到训练完成的神经网络模型,与现有技术相比,本发明具有快速、精确和路径最优等优点。 | ||
搜索关键词: | 神经网络模型 路径规划 模型训练 控制机器人 目标识别 搜索算法 训练样本 最优路径 关键点 训练集 输出 网络 | ||
【主权项】:
1.一种基于“门”点的路径规划方法,用于获得控制机器人的最优路径,其特征在于,该方法首先通过模型训练得到神经网络模型,再利用神经网络模型提取关键点,并通过图搜索算法进行路径规划,所述的神经网络模型的输入为地图,输出为地图中的“门”和“门”点,所述的模型训练包括以下步骤:11)生成多张随机地图;12)将标记有标记“门”和标记“门”点的多张随机地图作为训练样本存于训练集中;13)利用步骤12)中的训练集对目标识别网络进行训练;14)得到训练完成的神经网络模型。
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