[发明专利]一种不依赖地图的智能仓储移动机器人路径规划方法

摘要

本发明请求保护一种不依赖地图的智能仓储移动机器人路径规划方法，包含步骤：S1：首先在模拟的环境中进行训练，S2：实际环境中移动机器人导航，使用在S1中保存了网络参数的深度确定梯度策略方法进行动作选择。本发明方法有效的解决了在未知环境中的路径规划问题；通过模拟训练，有效的提升了在未知环境中的避障效率。

主权项

1.一种不依赖地图的智能仓储移动机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：首先移动机器人在模拟的环境中进行训练；a1：设置移动机器人运动时的目标，随机初始目标点坐标位置信息(xt，yt)和目标半径范围R_m；xt、yt分别表示目标点的中心在静态地图中的X、Y轴坐标，R_m表示以(xt，yt)为中心的边长为d_min的正方形区域，在区域中都可算到达目的地，设定移动机器人当前的位姿(x，y，θ_r)，x、y是移动机器人当前的位置坐标，θ_r是移动机器人实时的运动方向与X轴的夹角，并通过目标点在移动机器人极坐标下的位置信息(θ，d)进行路径规划，并以固定速度向前行驶，θ是目标点在移动机器人极坐标下的角度信息，d是目标点距移动机器人中心的距离信息；a2：导航过程中，将移动机器人上激光传感器检测到的环境数据L_i和目标位置数据D_i进行预处理与特征化，然后相融合得到环境数据S_i；a3：利用深度确定梯度策略方法，得到下一步的动作状态a，a∈W代表执行动作时移动机器人所偏转的角度在W范围内；a4：判断移动机器人是否到达目标点(xt，yt)，如果没有则返回a2继续导航，如果已到达则结束导航；a5：结束导航后，根据奖励值，更新深度确定梯度策略方法中的策略子网络，评价网络参数，在训练的成功率达到目标成功率后，保存在深度确定梯度策略方法中的网络参数；S2：实际环境移动机器人导航使用在S1中保存了网络参数的深度确定梯度策略方法进行移动机器人动作选择。