[发明专利]一种基于改进A*算法和深度强化学习的无人车路径规划方法有效
| 申请号： | 202010670465.3 | 申请日： | 2020-07-13 |
| 公开（公告）号： | CN111780777B | 公开（公告）日： | 2022-10-21 |
| 发明（设计）人： | 丘腾海;蒲志强;刘振;易建强;常红星 | 申请（专利权）人： | 江苏中科智能制造研究院有限公司;中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G01C21/34 | 分类号： | G01C21/34 |
| 代理公司： | 合肥左心专利代理事务所(普通合伙) 34152 | 代理人： | 游玉香 |
| 地址： | 225300 江苏省泰州市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明属于无人车导航技术领域，具体涉及一种基于改进A*算法和深度强化学习的无人车路径规划方法，旨在充分发挥全局路径规划全局最优和局部规划实时避障的优势，以及改进A*算法的快速实时性和深度强化学习算法的复杂环境适应性，快速规划出无人车从起始点到目标点的无碰撞最优路径。本发明的规划方法包括：根据环境信息，建立初始化栅格代价地图；利用改进的A*算法规划全局路径；基于全局路径和激光雷达传感器性能，设计滑动窗口，将窗口探测的信息作为网络的状态输入；基于深度强化学习方法，采用Actor‑Critic架构，设计局部规划网络，本发明将知识和数据方法相结合，能够快速规划得到最优路径，使得无人车拥有更高的自主性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 算法 深度 强化 学习 无人 路径 规划 方法 | ||
【主权项】：
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