[发明专利]一种基于深度安全强化学习的机器人无地图导航方法有效
| 申请号： | 202110250387.6 | 申请日： | 2021-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN113093727B | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 吕少华;李衍杰;许运鸿;刘奇;陈美玲;赵威龙;刘悦丞;庞玺政 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学（深圳） |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 深圳市添源创鑫知识产权代理有限公司 44855 | 代理人： | 覃迎峰 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明具体涉及一种基于深度安全强化学习的机器人无地图导航方法，具体包括：初始化训练环境，设计移动机器人奖励函数和安全风险代价函数；利用传感器检测的图像信息和激光雷达信息，结合移动机器人的目标信息和运动信息，将各状态信息进行处理后经Actor网络输出决策动作到机器人，机器人执行Actor网络输出的动作，从环境中得到下一时刻新的状态观测及奖励信息，将机器人与环境交互得到的经验存入经验池，定期更新网络参数；判断是否训练结束，将训练好的模型应用于真实移动机器人进行导航。本发明基于演员‑评论家‑安全（ACS）框架的深度安全强化学习，通过引入约束性策略优化（CPO）算法，提升了强化学习用于无地图导航任务的安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 安全 强化 学习 机器人 地图 导航 方法 | ||
【主权项】：
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