[发明专利]基于深度强化学习的智能移动平台无地图自主导航方法在审
| 申请号： | 201911312270.5 | 申请日： | 2019-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN111141300A | 公开（公告）日： | 2020-05-12 |
| 发明（设计）人： | 裴必超;夏秀炎;魏扬帆 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G01C21/34 | 分类号： | G01C21/34 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 封睿 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的智能移动平台无地图自主导航方法，在AI2‑THOR仿真框架中选取导航场景；构建基于Actor‑Critic框架的深度强化学习模型；根据动作概率分布进行移动平台与导航场景的动作交互，更新奖励值和当前观测信息，若当前观测信息与目标图像信息匹配，或达到最大移动步数，或连续采取动作数达到设定步数，则更新模型参数，否则继续动作交互；构建Actor‑Critic网络的损失函数，采用异步优势算法A3C训练更新深度强化学习模型；重复训练，直至训练步数达到设定阈值；获取实际导航场景的初始观测信息与目标图像，利用训练好的模型进行导航，规划智能移动平台的导航路径。本发明无需提前构建环境模型，即可实现显示环境的导航。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 智能 移动 平台 地图 自主 导航 方法 | ||
【主权项】：
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