[发明专利]一种基于深度强化学习的多智能体导航算法有效
| 申请号： | 202110533403.2 | 申请日： | 2021-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN113218400B | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 张春美;白维松;郭红戈;邵杨;郑康智;张京 | 申请（专利权）人： | 太原科技大学 |
| 主分类号： | G01C21/20 | 分类号： | G01C21/20;G06Q10/04;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 太原中正和专利代理事务所(普通合伙) 14116 | 代理人： | 焦进宇 |
| 地址： | 030024 山*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明属于多智能体强化学习技术领域，具体技术方案为：一种基于深度强化学习的多智能体导航算法：一、建模：将智能体速度和角速度均进行限定，定义智能体当前时刻的速度信息、低维环境特征；二、重要性采样，确定最终目标函数；三、置入奖惩函数，通过奖惩函数指导智能体所选择行为好坏的评价标准；该算法将A*算法融合到PPO算法中，利用设计的奖惩函数实现两种算法的深度融合，智能体通过输入传感器原始图像数据，决策规划出最佳行动路径，到达目标点，本算法在不同场景中的成功率、耗时、距离和平均速度等方面均很优秀，并且通过改变场景、增加智能体数量等方式证明了该算法具有良好的迁移能力，通过迁移到更复杂的场景下满足不同的需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 智能 导航 算法 | ||
【主权项】：
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