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申请/专利权人：徐州市近距离智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种智能机器人路径规划方法，方法包括数据采集、数据预处理、设计Q‑learn网络、设计奖励函数和路径规划。本发明属于路径规划技术领域，具体是指一种智能机器人路径规划方法，本方案使用神经网络进行近似动作值函数，具有更强的非线性逼近能力、更强适应性和优越的泛化能力；设计了安全区域和禁止区域，在奖励函数中引入了平滑项和最大训练次数，减少训练过程中的抖动及控制训练的时长；使用贝塞尔曲线对初始路径进行平滑处理，减少了路径上的抖动，提高了路径规划的效果；初始化多组不同的参数并自适应调整参数，使得参数更新更具有全局性；从而使得路径规划方法更具有鲁棒性和适应性。
主权项：1.一种智能机器人路径规划方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：步骤S1：数据采集；步骤S2：数据预处理；步骤S3：设计动作值函数；步骤S4：设计奖励函数，设计安全区域和禁止区域，在奖励函数中引入了平滑项和最大训练次数；步骤S5：路径规划，使用贝塞尔曲线对初始路径进行平滑处理，初始化多组不同的参数并自适应调整参数，最终实现机器人路径规划；在步骤S4中包括步骤S43：设计奖励函数；当机器人的位置是障碍物时，将获得负奖励；当机器人到达目标点时，将获得大的正奖励；当机器人靠近目标点时，将获得1作为奖励；当机器人停留在原地时，将获得-1作为奖励；在其他情况下，将获得-2作为奖励；所用公式如下： ； ；其中，dt和dt-1分别表示当前时间步和上一时间步机器人与目标点之间的距离；do表示障碍物的安全距离，如果机器人和目标点的距离小于do，则表示遇到了障碍物；dg表示距离目标点的阈值，如果机器人和目标点的距离小于dg，则视为到达目标点；dn表示靠近目标点的距离，当达到这个范围时，将给予正奖励；是预奖励；R是最终奖励；ra是权重值；noP0-P1是基于人工势场方法得到的机器人下一位置P0和更新环境时获取机器人的实际位置P1的归一化距离；T是最大训练次数；是平滑项。
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百度查询： 徐州市近距离智能科技有限公司 一种智能机器人路径规划方法
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