[发明专利]一种基于分层强化学习框架的移动机器人无图导航方法有效
| 申请号： | 202010283116.6 | 申请日： | 2020-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN111506063B | 公开（公告）日： | 2021-08-13 |
| 发明（设计）人： | 李骜;王童;王明会 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02;G01S17/93;G01S13/93 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 邓治平 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于分层强化学习框架的移动机器人无图导航方法，包括如下步骤：步骤1、配置交互式训练环境，设置移动机器人参数；步骤2、构建基于分层强化学习模型的导航控制框架；步骤3、采用联合辅助训练方案对网络模型进行训练；步骤4、利用训练好的模型实现导航任务。相比现有基于深度强化学习的分层控制方法，本发明提出的控制框架通过高层决策自动调控不同低层决策输出行为策略来实现导航控制；在模型训练过程中采用联合辅助训练方案，提升低层避障模型性能的同时又加速高层模型收敛，使得模型更适用于未知复杂环境，提高了无图导航性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分层 强化 学习 框架 移动 机器人 导航 方法 | ||
【主权项】：
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