[发明专利]一种基于元强化学习的导航迁移方法有效
| 申请号： | 202010025356.6 | 申请日： | 2020-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN111260026B | 公开（公告）日： | 2022-07-05 |
| 发明（设计）人： | 陶小林;陈甜;甘涛;葛树志;刘渠慧 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G01C21/20 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 杨浩林 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于元强化学习的导航迁移方法，涉及计算机视觉技术领域。该方法通过使用少样本对复杂的模型进行自适应控制，进而使得训练模型得以收敛，避免了单个样本可能会造成的过拟合，同时机器人的位置随机初始化也保证了样本的多样性；能够提高机器人对不同环境的泛化性，迁移性极强；收敛后的元强化学习网络框架具有对不同新环境的适应能力，有能从虚拟环境中迁移至现实环境的能力，能解决基于强化学习的导航算法从虚拟环境迁移到现实环境泛化性能差的问题；该方法相对于强化学习算法和重新训练神经网络可以更快收敛，减少训练时间，不用重复多次构建网络结构，只需保存模型使用相同的网络结构即可，让操作更加简单化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 导航 迁移 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于电子科技大学，未经电子科技大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010025356.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
