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基于深度安全強化學習的機器人無地圖導航方法

904   編輯：管理員   來源：中冶有色網  
2023-03-19 06:58:58
本發明具體涉及一種基于深度安全強化學習的機器人無地圖導航方法，具體包括：初始化訓練環境，設計移動機器人獎勵函數和安全風險代價函數；利用傳感器檢測的圖像信息和激光雷達信息，結合移動機器人的目標信息和運動信息，將各狀態信息進行處理后經Actor網絡輸出決策動作到機器人，機器人執行Actor網絡輸出的動作，從環境中得到下一時刻新的狀態觀測及獎勵信息，將機器人與環境交互得到的經驗存入經驗池，定期更新網絡參數；判斷是否訓練結束，將訓練好的模型應用于真實移動機器人進行導航。本發明基于演員?評論家?安全（ACS）框架的深度安全強化學習，通過引入約束性策略優化（CPO）算法，提升了強化學習用于無地圖導航任務的安全性。
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聲明：
“基于深度安全強化學習的機器人無地圖導航方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業用途，請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)
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