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摘 要: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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010407984.0 | 专利名称: | 一种基于深度强化学习的机器人路径导航方法及系统 |
申请日: | 2020-05-14 | 申请/专利权人 | 山东师范大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省济南市历下区文化东路88号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G05B13/02搜分类 机器人搜索 |
公开/公告日: | 2023-04-18 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111487864B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |