[发明专利]一种基于强化学习的室内移动机器人避障方法及系统在审
| 申请号： | 202310448569.3 | 申请日： | 2023-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN116520836A | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 黄成;郭湉阳;王力立 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于强化学习的室内移动机器人避障方法及系统，该方法包括：构建室内移动机器人系统的数学模型；设计强化学习算法的回报函数；使用基于RE3探索策略的TD3算法，在仿真环境中对室内移动机器人系统的数学模型进行强化学习训练；将训练完成后的数学模型移植到现实环境中，实现室内移动机器人避障。所述系统用于实基于强化学习的室内移动机器人避障方法，系统包括数学模型构建、回报函数设计和强化学习训练三个模块。本发明使用TD3算法有效减少了Q值高估问题，而RE3探索策略则可以使机器人有效地探索环境并充分收集经验，仿真实验验证了其有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 室内 移动 机器人 方法 系统 | ||
【主权项】：
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