Indexed by：
Abstract：
本发明基于值分布深度强化学习的移动机器人局部路径规划方法，涉及人工智能领域，本发明方法先通过传感器实时感知周围环境信息，再通过深度强化学习DRL实现对移动机器人的实时控制，从而解决了传统路径规划控制器存在的计算时间长，安全性差的问题，实现了路径规划过程中实时的障碍物避障和对目标位置的导航。该方法不仅使得规划的路径在长度，安全性和平滑性等综合效果上令人满意；本发明方法还具有较好的泛化性，能够在多种不同环境下实现较好的规划效果，保证机器人的每个动作都是其当前观测下的最优解。
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Patent Info ：
Type： 发明申请
Patent No.： CN202311481967.1
Filing Date： 2023-11-08
Publication Date： 2024-01-30
Pub. No.： CN117470244A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 0
Affiliated Colleges：
