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基于深度强化学习的移动机器人避障方法

707   编辑:管理员   来源:中冶有色技术网  
2023-03-19 07:01:16
本发明公开了一种基于深度强化学习的移动机器人避障方法,通过激光雷达获取点云数据,对点云数据进行卷积特征提取,与行人位置、行人速度、全局路径共同作为神经网络输入,建立全连接神经网络,设定环境奖励,通过PPO深度强化学习算法输出机器人动作。相对于其他规划或学习的导航方法,本方法无需对行人进行预测、传感器预处理、简化了算法复杂度,更加适用于在多人环境下的机器人导航策略。同时由于加入全局路径作为输入量,提升了算法的适用范围,同时也加快了算法的收敛时间。
声明:
“基于深度强化学习的移动机器人避障方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究,如用于商业用途,请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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