[发明专利]一种基于深度强化学习的移动机器人路径规划方法有效
| 申请号： | 202110061932.7 | 申请日： | 2021-01-18 |
| 公开（公告）号： | CN112904848B | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 陈满;赖志强;李茂军;李宜伟;李俊日 | 申请（专利权）人： | 长沙理工大学 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 安徽申策知识产权代理事务所(普通合伙) 34178 | 代理人： | 梁维尼 |
| 地址： | 410004 湖南省长沙市天心区万家*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度强化学习的移动机器人路径规划方法，包括如下步骤：步骤S1、根据移动机器人的运动场景，确定状态信息；步骤S2、初始化深度强化学习基本参数，通过模仿学习预训练状态值网络权重；步骤S3、将状态信息通过状态值网络进行前向传递，并使用ε‑贪婪策略指导机器人动作；步骤S4、通过综合奖励函数获取奖励；步骤S5、不断通过目标值网络更新权重，并更新相关参数；步骤S6、记录训练过程中，相关数据和最后训练完成的模型，得到机器人最优导航策略。本发明具有针对公共服务领域行人环境下的路径规划场景；利用人工势场法和注意力机制设计状态值网络，有效地扩充了机器人和行人的状态信息，促进状态信息交互的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 移动 机器人 路径 规划 方法 | ||
【主权项】：
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