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申请/专利权人：重庆理工大学
申请日：2024-01-15
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118259669A
主分类号：G05D1/43
分类号：G05D1/43;G05D1/633;G05D1/644;G05D1/247;G05D1/648;G05D109/10
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明属于基于深度强化学习的自主移动机器人径规划技术领域，尤其涉及一种基于深度强化学习的自主移动机器人路径规划方法，包括：S1、利用RGB图像和激光雷达的多模态特征融合信息，精确感知局部环境；S2、自主移动机器人利用多模态特征感知与环境有效的在线交互；S3、利用强化学习设计路径规划策略，完成未知环境中点对点的避障路径规划；S4、通过引入好奇心机制，额外设置内部奖励来激励自主移动机器人探索环境，解决强化学习在自主移动机器人探索环境过程中存在的奖励稀疏问题。本方法可以在未知环境中进行有效的路径规划，实现自主移动机器人的导航，并且大大降低了学习过程不收敛的情况，减少了自主移动机器人的训练时间。
主权项：1.基于深度强化学习的自主移动机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、利用RGB图像和激光雷达的多模态特征融合信息，精确感知局部环境；S2、自主移动机器人利用多模态特征感知与环境有效的在线交互；S3、利用强化学习设计路径规划策略，完成未知环境中点对点的避障路径规划；S4、通过引入好奇心机制，额外设置内部奖励来激励自主移动机器人探索环境，解决强化学习在自主移动机器人探索环境过程中存在的奖励稀疏问题。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆理工大学 基于深度强化学习的自主移动机器人路径规划方法
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