科创中国
一种基于深度强化学习的机器人路径导航方法及系统
发布时间: 2023-10-16
基本信息
合作方式：
技术转让
成果类型：
发明专利
行业领域：
教育
成果介绍
本发明公开了一种基于深度强化学习的机器人路径导航方法及系统，包括：基于深度强化学习构建双Actor‑Critic神经网络，根据获取的机器人当前运动状态，采用第一Actor‑Critic神经网络输出机器人的初始移动动作以及初始移动动作的评价值；以机器人当前运动状态和初始移动动作的评价值作为训练集对第二Actor‑Critic神经网络进行训练，根据训练后的第二Actor‑Critic神经网络对第一Actor‑Critic神经网络进行更新，以更新后的第一Actor‑Critic神经网络根据机器人当前运动状态输出最优移动动作，以此对机器人进行最优路径的导航。结合深度学习方法的感知能力和强化学习方法的策略能力，找到在机器人当前运动状态下最优的行动策略，在高度复杂的场景中，解决了传统机器人导航依赖障碍地图的局限性。
成果亮点
为了解决上述问题，本发明提出了一种基于深度强化学习的机器人路径导航方法及系统，基于深度强化学习构建双Actor‑Critic神经网络，包含两对Actor‑Critic神经网络，第一Actor‑Critic神经网络在导航环境中寻找潜在的行动策略，并将该经验数据对第二Actor‑Critic神经网络进行训练，以训练后的参数对第一Actor‑Critic神经网络进行更新，边训练边学习边更新的方式便于对机器人移动做出最优决策，实现复杂环境下的机器人路径规划。
团队介绍
此技术是山东师范大学吕蕾研发，山东师范大学，位于山东省济南市，宗旨和业务范围是“面向社会培养高等学历师资人才，进行成人教育，促进教育事业发展”。
成果资料
产业化落地方案
成果综合评价报告
评价单位：- (-) 评价时间：2023-10-19
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