[发明专利]一种融合全局训练的深度强化学习避障导航方法有效
| 申请号： | 202110049370.4 | 申请日： | 2021-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN112882469B | 公开（公告）日： | 2022-04-08 |
| 发明（设计）人： | 项志宇;应充圣;叶育文 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种融合全局训练的深度强化学习避障导航方法。根据已知信息规划初始路径；机器人从初始点沿着初始路径向目标点运动；选择临时目标向着临时目标运动；设置累计期望奖励惩罚值，不断多次导航，机器人导航过程中每一帧给予奖励惩罚值；从传感器获得交互元组；输入深度学习网络训练；将待导航的交互元组输入训练后的深度学习网络，输出最优的路径及累计期望奖励惩罚值，按照最优路径运动。本发明能够有效地提高深度强化学习的收敛速度，在导航过程中提高机器人的导航效率，同时使得机器人的运动具有环境友好性，将对周边环境的影响降至最低。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 全局 训练 深度 强化 学习 导航 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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