[发明专利]基于人工势场与强化学习的机器人路径规划方法有效
| 申请号： | 201911020333.X | 申请日： | 2019-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN112799386B | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 么庆丰;郑泽宇;赵明;潘怡君 | 申请（专利权）人： | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 王倩 |
| 地址： | 110016 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于人工势场与强化学习的机器人路径规划方法，属于路径规划领域。首先，利用使用人工势场法构建地图。其次，在多目标的情况加入小范围强作用力的域势场。最后，利用强化学习与分布课程学习技术，实现多智能体在多目标情况下的路径规划。本发明结合人工势场法和强化学习法，将多目标环境有效建模，同时减少局部稳定点的出现，使用强化学习对出现的局部稳定点情况也进行学习规避，提高了路径规划的成功率。本发明对于路径规划具有更高的可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工 强化 学习 机器人 路径 规划 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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