一种基于深度强化学习的移动机器人导航避障方法.pdf

基于免疫深度强化学习的移动机器人自主导航方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113406957 B (45)授权公告日 2022.07.08 (21)申请号 202110545286.1 CN 109540150 A,2019.03.29 (22)申请日 20

2023-06-17 约2.2万字 20页立即下载

基于深度强化学习的移动机器人自主避障技术研究.pdf 摘要摘要自主避障是移动机器人得以在自动驾驶汽车和送货机器人等领域得到广泛应用的关键技术。经典的避障算法在未知环境中可能会由于参数设置不合适而规划失败。从而使算法的可移植性和适应性受到限制。深度强化学习(DRL)方法通过让机器人在仿真环境中不断尝试来自动调整策略，具有较强的适应性。然而，在训练过程中，DRL方法也会遇到奖励稀疏和随机探索导致的训练缓慢等问题。因此，本文首先通过引入安全间隙检测提升了经典避障算法的性

2024-11-07 约11.03万字 93页立即下载

基于深度强化学习的未知环境下移动机器人自主导航研究.docx 基于深度强化学习的未知环境下移动机器人自主导航研究一、引言随着人工智能技术的不断发展，移动机器人的应用领域越来越广泛，特别是在未知环境下的自主导航问题，一直是机器人领域研究的热点和难点。传统的导航方法往往依赖于精确的环境模型和先验知识，但在复杂、动态和未知的环境中，这些方法往往难以满足实际需求。因此，基于深度强化学习的移动机器人自主导航研究成为了当前研究的重点。二、深度强化学习在移动机器人自主导航中的应用 深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的机器学习方法，它可以在没有先验知识的情况下，通过与环境的交互学习到最优的策略。在移动机器人自主导航中，深度强化学习可以用于学习如何在未知环境

2025-03-07 约4.32千字 9页立即下载

基于深度Q网络的移动机器人避障论文.docx 基于深度Q网络的移动机器人避障论文摘要：本文旨在探讨基于深度Q网络的移动机器人避障问题。通过分析深度Q网络在机器人避障领域的应用优势，结合实际案例，提出了一种基于深度Q网络的移动机器人避障算法。本文首先介绍了深度Q网络的基本原理，然后分析了其在移动机器人避障中的应用，最后通过实验验证了该算法的有效性。关键词：深度Q网络；移动机器人；避障；算法一、引言（一）深度Q网络的基本原理 1.内容一：深度Q网络（DQN）是一种基于深度学习的强化学习算法，它将深度神经网络与Q学习相结合，能够通过学习环境中的状态和动作之间的映射关系，实现智能体的决策。 2.内容二：DQN的核心思想是利用神经网络来近

2025-04-10 约3.29千字 7页立即下载

一种新的移动机器人动态避障方法 .pdf 维普资讯第２４卷第５期应用科学学报Ｖ０１．２４．Ｎｏ．５２００６年９月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＡＰＰＬＩＥＤＳＣＩＥＮＣＥＳＳｅｐ．２００６文章编号：０２５５—８２９７（２００６）０５—０５２５—０４种新的移动机器人动态避障方法 一段华，赵东标（南京航空航天大学机电学院，江苏南京２１００１６）摘要：提出了一种新颖、有效的移动机器人的动态避障方法．通过分析障碍物最大包围盒在机器人坐标系的位置以及其相对于机器人的速度，得到障碍物与机器人可能发生碰撞的方位，然后使用基于速度改变最小原则和速度改变最佳原则的第一和第二避障策略来完成机器人的动态避障．仿真结果表明，此方法能够使机器人在具有静态

2024-11-16 约2.84千字 4页立即下载

基于强化学习的轮式移动机器人避障研究的中期报告.docx 基于强化学习的轮式移动机器人避障研究的中期报告一、引言轮式移动机器人避障是机器人导航技术的一个重要领域。通过充分利用传感器获取的环境信息，机器人可在复杂环境下实现自主导航、避障等功能。基于强化学习的机器学习方法在轮式移动机器人避障领域已经得到广泛应用，其通过不断优化机器人的行动策略，提高机器人在复杂环境下的自主导航能力和避障能力。二、研究背景本次研究通过基于强化学习的机器学习方法，设计一个全自主的轮式移动机器人避障控制系统，使其能够在未知环境下，寻找最优路径、避障行驶。具体来说，本次研究主要围绕以下几个问题展开研究。（1）如何选择一个合适的神经网络结构以及合适的神经网络训练算法实现避

2024-04-26 约1.21千字 3页立即下载

基于深度强化学习的移动机器人路径规划方法研究.pdf 摘要路径规划作为移动机器人领域的关键技术之一，对确保机器人操作的安全性、提高作业效率及增强智能行为水平具有显著影响。传统路径规划算法面对未知环境缺乏自主学习能力，存在实时性差、路径冗余、依赖高精度传感器等问题。深度强化学习算法因不依赖先验地图信息且拥有自主学习能力，在未知环境下的移动机器人路径规划任务中得到了广泛应用。本文面向静态环境和拥挤环境（即动态人群环境）两种移动机器人路径规划任务场景，针对当前深度强化学习算法在移动机器人路径规划应用中存在的学习效率低、规划能力不强的问题提出了两种算法，使移动机器人能够自主、高效地完成路径规划任务。本文研究内容主要如下：（1）针对深度强

2025-03-29 约8.78万字 67页立即下载

基于深度强化学习的移动机器人路径规划方法研究.docx 基于深度强化学习的移动机器人路径规划方法研究一、引言随着科技的不断发展，移动机器人在生产生活中的应用越来越广泛。路径规划作为移动机器人领域的重要研究方向，其对于提高机器人的工作效率、降低能耗以及避免障碍物具有重要意义。近年来，深度强化学习在许多领域取得了显著的成果，本文旨在研究基于深度强化学习的移动机器人路径规划方法。二、背景及现状 移动机器人路径规划是指在一定环境下，机器人根据自身状态和目标位置，规划出一条从起点到终点的最优路径。传统的路径规划方法主要依赖于规则、几何或搜索算法等，但这些方法往往难以处理复杂环境下的动态变化和不确定性。近年来，深度强化学习在移动机器人领域的应用逐渐受到关

2025-02-28 约4.42千字 9页立即下载

一种基于栅格法实现全向移动机器人避障路径实时规划的方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113359756 B (45)授权公告日 2022.06.28 (21)申请号 202110723785.5 (56)对比文件

2023-06-19 约1.55万字 14页立即下载

一种室内移动机器人视觉导航方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116698043 A (43)申请公布日 2023.09.05 (21)申请号 202310772284.5 (22)申请日 2023.06.28 (71)申请人南京信息工程大学地址 2100

2023-09-05 约2.19万字 19页立即下载

基于深度学习的移动机器人路径规划与导航的实时性能优化资料集.docx 基于深度学习的移动机器人路径规划与导航的实时性能优化资料集目录一、基于深度学习的移动机器人路径规划与导航的实时性能优化项目申报书二、基于深度学习的移动机器人路径规划与导航的实时性能优化立项申请书三、基于深度学习的移动机器人路径规划与导航的实时性能优化阶段性成果报告四、基于深度学习的移动机器人路径规划与导航的实时性能优化最终成果报告 基于深度学习的移动机器人路径规划与导航的实时性能优化项目申报书一、立项依据 1.国家政策支持近年来，我国政府高度重视人工智能产业发展，出台了一系列政策扶持措施。例如，《新一代人工智能发展规划》明确提出，要推动人工智能技术在机器人领域的应用，加强移动机

2025-04-02 约8.29千字 19页立即下载

基于RFID和WSN的室内移动机器人避障与导航研究的任务书.docx 基于RFID和WSN的室内移动机器人避障与导航研究的任务书任务书一、研究背景和意义随着科技的不断发展，移动机器人已经成为日常生活的一部分。在工厂生产和物流配送等领域中，移动机器人的使用越来越普及。然而，现有的移动机器人普遍只能固定地运行在规划好的区域内，而在室内环境中，由于环境复杂多变，机器人往往遇到障碍物就无法继续运动。因此，如何实现室内移动机器人的避障与导航成为了一个值得研究的问题。目前，利用射频识别技术（RFID）和无线传感器网络技术（WSN）结合的方法已经被证明是一种有效的室内移动机器人避障与导航的解决方案。RFID技术可以实时监测机器人的位置和方向，并通过与WSN技术结合实现

2024-02-19 约小于1千字 2页立即下载

一种基于受限自然语言处理的移动机器人视觉导航方法.pdf

2017-05-06 约小于1千字 9页立即下载

一种基于视觉的移动机器人导航方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 107421540 A (43)申请公布日 2017.12.01 (21)申请号 20171

2023-05-23 约8.15千字 11页立即下载

一种基于ArUco码的移动机器人视觉定位与导航方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114199261 A (43)申请公布日 2022.03.18 (21)申请号 202111453248.X (22)申请日 2021.12.01 (71)申请人广东开放大学（广东理工职业学院）

2023-04-25 约8.84千字 7页立即下载