[发明专利]一种基于强化学习的AGV路径规划方法及系统有效
| 申请号： | 202110963677.5 | 申请日： | 2021-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN113485380B | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 吴宗泽;郭海森;任志刚;赖家伦;王界兵 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510090 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于强化学习的AGV路径规划方法及系统，解决了现有基于强化学习的AGV路径规划方法需消耗大量时间和算力成本的问题，首先构建AGV动力学模型，以AGV为智能体，其行驶所感知到的环境信息为状态信息，考虑目的地位置、障碍物位置设计状态空间，以及设计连续性动作空间、多重奖励机制；结合状态空间、连续性动作空间及多重奖励机制，完成路径规划的马尔科夫过程建模，其中状态空间可给定任意不同起始点、目标点、任意位置障碍物，可泛化性高，然后引入Actor‑Critic框架，进行策略学习训练，在线运行避免了计算量大的问题，算力要求低，实现AGV对任意目标、障碍物的实时决策控制。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 agv 路径 规划 方法 系统 | ||
【主权项】：
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