[发明专利]一种基于强化学习的避碰智能机器人

说明书

本发明公开了一种基于强化学习的避碰智能机器人，所述数据采集模块用于采集机器人的数据信息和周围的环境信息；所述定位模块用于获取机器人移动的坐标和障碍物的坐标；所述数据处理模块用于接收数据信息和环境信息进行处理并将其一同发送至数据分析模块；所述数据分析模块用于接收数据处理模块发送的数据并进行分析计算，得到前移排序集和障影排序集；所述统计预警模块用于接收前移排序集和障影排序集并进行统计和预警操作，所述调控模块用于对机器人的运行进行调控；本发明用于解决不能根据机器人的移动状态和障碍物状态进行综合分析为机器人的运行进行预警并及时进行学习和调整的问题。

技术领域

本发明涉及智能机器人技术领域，尤其涉及一种基于强化学习的避碰智能机器人。

背景技术

智能机器人至少要具备以下三个要素：一是感觉要素，用来认识周围环境状态；二是运动要素，对外界做出反应性动作；三是思考要素，根据感觉要素所得到的信息，思考出采用什么样的动作。感觉要素包括能感知视觉、接近、距离等的非接触型传感器和能感知力、压觉、触觉等的接触型传感器。这些要素实质上就是相当于人的眼、鼻、耳等五官，它们的功能可以利用诸如摄像机、图像传感器、超声波传成器、激光器、导电橡胶、压电元件、气动元件、行程开关等机电元器件来实现；

高级智能机器人具有感觉，识别，推理和判断能力，同样可以根据外界条件的变化，在一定范围内自行修改程序。所不同的是，修改程序的原则不是由人规定的，而是机器人自己通过学习，总结经验来获得修改程序的原则。

现有的避碰智能机器人存在的缺陷是：不能根据机器人的移动状态和障碍物状态进行综合分析为机器人的运行进行预警并及时进行学习和调整的问题。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于强化学习的避碰智能机器人，本发明所要解决的技术问题为：

如何解决现有方案中不能根据机器人的移动状态和障碍物状态进行综合分析为机器人的运行进行预警并及时进行学习和调整的问题。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种基于强化学习的避碰智能机器人，包括数据采集模块、定位模块、数据处理模块、数据分析模块、统计预警模块和调控模块；

所述数据采集模块用于采集机器人的数据信息和周围的环境信息，该数据信息包含机器人的尺寸数据、移动数据和电量数据；该环境信息包含障碍物的类型数据和障碍物之间的联系数据，将数据信息和环境信息发送至数据处理模块；

所述定位模块用于获取机器人移动的坐标得到第一坐标集，获取障碍物的坐标得到第二坐标集，将第一坐标集和第二坐标集分类组合，得到坐标信息集，将坐标信息集发送至数据分析模块；

所述数据处理模块用于接收数据信息和环境信息进行处理，得到尺寸处理数据、移动处理数据、电量处理数据、类型处理数据和联系处理数据，并将其一同发送至数据分析模块；

所述数据分析模块用于接收尺寸处理数据、移动处理数据、电量处理数据、类型处理数据和联系处理数据以及坐标信息集并进行分析计算，得到前移排序集和障影排序集；

所述统计预警模块用于接收前移排序集和障影排序集并进行统计和预警操作，具体的步骤包括：

步骤一：接收前移排序集和障影排序集，将预设的标准前移阈值标记为P1，将预设的标准障影阈值标记为P2，分别将其与前移排序集中的前移值Q_qy和障影排序集中的障影值Q_zy进行对比判断；