[发明专利]一种基于自适应权重强化学习的六足机器人避障方法有效
| 申请号： | 202010416376.6 | 申请日： | 2020-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN111552183B | 公开（公告）日： | 2021-04-23 |
| 发明（设计）人： | 李华雄;任其成;陈春林;王岚;唐开强;王子辉;朱张青;辛博 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 南京北辰联和知识产权代理有限公司 32350 | 代理人： | 于忠洲 |
| 地址： | 210093 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： |
本发明公开了一种基于自适应权重强化学习的六足机器人避障方法，步骤包括：由六足机器人通过测距传感器测量机器人与附近各个障碍物的距离，并通过模糊隶属度函数将测量的障碍物距离转化为有限的状态集合；根据有限的状态集合建立六足机器人避障模型，再利用自适应权重强化学习算法学习出最优网络模型参数θ*；根据上述训练好的最优网络模型参数θ*得到六足机器人避障的最优目标策略，由最优目标策略获得六足机器人在t时刻避障所要采取的动作a |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 权重 强化 学习 机器人 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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