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摘 要:本发明公开一种复杂环境下基于机器学习的运动规划方法,该方法涉及车间运输、机器学习、机器人控制、运动规划等领域。首先设计基于FMP的运动规划算法和基于A3C的运动规划算法,在A3C算法的改进中引入博弈论思想设计奖励函数,然后将改进后的A3C算法与FMP算法进行融合,以此形成三种运动规划策略,在解决多机器人系统在不同环境状态下的运动规划问题时采用不同的运动规划策略,避免算法冗余造成的资源浪费。与其他方法相比,本发明不仅能够提高模型的泛化能力及运动规划效率,还能满足复杂环境下多机器人系统对协同性、安全性和高效性的要求,可以提高多机器人系统的工作效率,可应用于物流业、工业、服务业、农业等领域。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310851954.2 | 专利名称: | 一种复杂环境下基于机器学习的运动规划方法 |
申请日: | 2023-07-12 | 申请/专利权人 | 长春工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 吉林省长春市朝阳区延安大街2055号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | B25J9/16搜分类 杂环搜索 |
公开/公告日: | 2023-09-12 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN116551703B | 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 |