[发明专利]一种基于深度强化学习的多agent避碰方法有效
| 申请号： | 201911375159.0 | 申请日： | 2019-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN110968102B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 孙立博;秦文虎;翟金凤 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 214135 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度强化学习的多agent避碰方法，首先，对agent可感知区域的环境状态、agent状态、起始点信息、目标点信息、动作和奖励进行表达；然后，确定深度强化学习架构；最后采用基于近端策略优化的深度强化学习方法同时对多个场景进行训练，从而获取最优控制策略，使得agent能够成功躲避静态和动态障碍物，顺利到达目标点。本发明提不仅具有较好的逼真性和较强的通用性，还具有良好的扩展性，更大大提高了训练效率，缩短了训练时间；解决了传统的强化学习方法应用于避碰中状态和动作空间必须离散的问题，提高了传统深度学习方法的训练效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 agent 方法 | ||
【主权项】：
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