[发明专利]一种基于深度强化学习的机器人路径导航方法及系统有效
| 申请号： | 202010407984.0 | 申请日： | 2020-05-14 |
| 公开（公告）号： | CN111487864B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 吕蕾;周青林;丁昊;张凤军;刘翔 | 申请（专利权）人： | 山东师范大学 |
| 主分类号： | G05B13/02 | 分类号： | G05B13/02;G05B13/04;G05D1/02;G01C21/20 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李琳 |
| 地址： | 250014 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的机器人路径导航方法及系统，包括：基于深度强化学习构建双Actor‑Critic神经网络，根据获取的机器人当前运动状态，采用第一Actor‑Critic神经网络输出机器人的初始移动动作以及初始移动动作的评价值；以机器人当前运动状态和初始移动动作的评价值作为训练集对第二Actor‑Critic神经网络进行训练，根据训练后的第二Actor‑Critic神经网络对第一Actor‑Critic神经网络进行更新，以更新后的第一Actor‑Critic神经网络根据机器人当前运动状态输出最优移动动作，以此对机器人进行最优路径的导航。结合深度学习方法的感知能力和强化学习方法的策略能力，找到在机器人当前运动状态下最优的行动策略，在高度复杂的场景中，解决了传统机器人导航依赖障碍地图的局限性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 机器人 路径 导航 方法 系统 | ||
【主权项】：
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