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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本发明提出一种面向社会交互行为的机器人兼容导航及系统，该方法利用无监督自编码器，基于行人的可观测轨迹信息，提取行人的社会行为偏好特征；结合深度强化学习与时空注意力机制，构建一个时空图网络作用于描述机器人与行人之间的动态交互关系，并对行人的未来移动意图进行预测；结合行人社会行为偏好特征和行人的未来移动意图进行预测结果，通过基于Actor‑Critic框架的无模型深度强化学习算法优化机器人的导航策略；基于响应实时感测数据和预测数据，调整机器人的行动路径和速度。本发明通过无模型深度强化学习实现，无需人工标注，能够有效提升机器人在人群中的社会兼容性导航能力，能显著提高导航成功率，降低碰撞风险，缩短目的地到达时间。
主权项：1.一种面向社会交互行为的机器人兼容导航方法，其特征在于，包括以下步骤：利用无监督自编码器，基于行人的可观测轨迹信息，提取行人的社会行为偏好特征；其中，无监督自编码器包括门控循环单元和多层感知器组成的编码器和解码器，用于自动学习和提取行人的社会行为偏好特征；结合深度强化学习与时空注意力机制，构建一个时空图网络，时空图网络包含节点特征编码器、空间关系编码器和时间序列编码器，节点特征编码器、空间关系编码器和时间序列编码器共同作用于描述机器人与行人之间的动态交互关系，并对行人的未来移动意图进行预测；结合行人社会行为偏好特征和行人的未来移动意图进行预测结果，通过基于Actor-Critic框架的无模型深度强化学习算法优化机器人的导航策略；通过动态调整所述导航策略，动态调整所述导航策略时基于响应实时感测数据和预测数据，调整机器人的行动路径和速度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种面向社会交互行为的机器人兼容导航方法及系统
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