[发明专利]一种基于随机采样和强化学习的机器人路径规划方法在审
| 申请号： | 201910501709.2 | 申请日： | 2019-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN110081889A | 公开（公告）日： | 2019-08-02 |
| 发明（设计）人： | 张俊华;吴智恒;程良伦;王涛 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G01C21/20 | 分类号： | G01C21/20 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 史翠 |
| 地址： | 510060 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种路径规划方法、系统及一种机器人和计算机可读存储介质，该方法包括：确定起始点和目标点，初始化随机扩展树，并将起始点作为随机扩展树的根节点；在自由空间中选取第一节点，在随机扩展树中确定与第一节点距离最近的第二节点；在第一节点与第二节点的连线上确定与第二节点的距离为预设值的第三节点；利用训练完成的智能体生成第二节点与第三节点之间的路径，当路径上不存在障碍物时，将第三节点添加至随机扩展树中；当随机扩展树的节点包含目标点或者节点在目标区域内时，通过回溯节点的方式在随机扩展树中确定起始点与目标点之间的路径，能够同时满足规划效率、机器人动力学、任务约束和鲁棒性等要求。 | ||
| 搜索关键词： | 目标点 起始点 计算机可读存储介质 机器人路径规划 机器人动力学 规划效率 节点距离 节点添加 路径规划 目标区域 强化学习 随机采样 初始化 根节点 鲁棒性 障碍物 智能体 连线 预设 回溯 机器人 申请 | ||
【主权项】：
1.一种路径规划方法，其特征在于，包括：确定起始点和目标点，初始化随机扩展树，并将所述起始点作为所述随机扩展树的根节点；在自由空间中选取第一节点，在所述随机扩展树中确定与所述第一节点距离最近的第二节点；其中，所述自由空间为不存在障碍物的区域；在所述第一节点与所述第二节点的连线上确定与所述第二节点的距离为预设值的第三节点；利用训练完成的智能体生成所述第二节点与所述第三节点之间的路径，当所述路径上不存在障碍物时，将所述第三节点添加至所述随机扩展树中；当所述随机扩展树的节点包含所述目标点或所述节点进入目标区域时，通过回溯节点的方式在所述随机扩展树中确定所述起始点与所述目标点之间的路径。
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