公开(公告)号：CN110883776B

公开(公告)日：2021-04-23

申请号：CN201911198660.4

申请日：2019-11-29

申请人： 河南大学

发明人： 王俊 ,  陈天星 ,  张德华 ,  杨青朋 ,  赵正云

IPC分类号： B25J9/16 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及一种快速搜索机制下改进DQN的机器人路径规划算法，包括如下步骤：S1、设置算法中所需的参数；S2、根据三维地形环境的坡度特征和机器人运动几何学特性，建立一个二维的栅格地图用来模拟环境；S3、设计快速搜索机制；S4、建立机器人的动作集；S5、设计一个连续的报酬函数；S6、机器人通过训练输出一条最佳路径；本发明提供了一种快速搜索机制下改进DQN的机器人路径规划算法,改善了Deep Q_Learning算法存在的环境利用率低、搜索效率低等问题，能够使机器人在未知环境下快速搜索出最佳路径。

公开(公告)号：CN110883776A

公开(公告)日：2020-03-17

申请号：CN201911198660.4

申请日：2019-11-29

申请人： 河南大学

发明人： 王俊 ,  陈天星 ,  张德华 ,  杨青朋 ,  赵正云

IPC分类号： B25J9/16 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及一种快速搜索机制下改进DQN的机器人路径规划算法，包括如下步骤：S1、设置算法中所需的参数；S2、根据三维地形环境的坡度特征和机器人运动几何学特性，建立一个二维的栅格地图用来模拟环境；S3、设计快速搜索机制；S4、建立机器人的动作集；S5、设计一个连续的报酬函数；S6、机器人通过训练输出一条最佳路径；本发明提供了一种快速搜索机制下改进DQN的机器人路径规划算法,改善了Deep Q_Learning算法存在的环境利用率低、搜索效率低等问题，能够使机器人在未知环境下快速搜索出最佳路径。