[发明专利]一种基于深度强化学习的移动机器人路径规划方法在审
| 申请号： | 202210512746.5 | 申请日： | 2022-05-12 |
| 公开（公告）号： | CN114740868A | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 王秋辰;张惕远;丁超;林祺;宋子洋 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 安徽初升专利代理事务所(普通合伙) 34233 | 代理人： | 曹雪菲 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度强化学习的移动机器人路径规划方法，包括以下步骤：基于全卷积残余网络获取深度图像；感知前方区域是否存在障碍物；使用深度强化学习算法规划避开障碍物的路径；驱动机器人行进直到避开障碍物；基于FastSLAM绘制二维的局部环境地图；重复上述步骤直到抵达最终目的地。本方法解决了传统SLAM技术缺乏在复杂的未知环境中无法自主规划路径的问题，同时提出了一种高效构建环境地图的解决方案，且提高了避障行为的准确性、高效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 移动 机器人 路径 规划 方法 | ||
【主权项】：
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