一种基于双层模糊强化学习的六足机器人避障方法.pdf

一种基于深度强化学习的移动机器人导航避障方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113359717 B (45)授权公告日 2022.07.26 (21)申请号 202110575846.8 审查员欧鑫磊 (22)申请日 2021.05.26

2023-06-16 约1.4万字 11页立即下载

一种基于机器学习的仿生六足缝隙填补机器人.pdf (19)国家知识产权局 (12)实用新型专利 (10)授权公告号CN220521056U (45)授权公告日2024.02.23 (21)申请号202322024871.4 (22)申请日2023.07.31 (73)专利权人郑州大学地址450000

2024-02-22 约8.89千字 11页立即下载

基于模糊逻辑的机器人避障与路径重规划方法.docx 基于模糊逻辑的机器人避障与路径重规划方法 基于模糊逻辑的机器人避障与路径重规划方法一、引言 机器人在复杂环境中的导航是一个具有挑战性的问题，尤其是在存在障碍物的情况下如何有效地避障并重新规划路径。基于模糊逻辑的方法为解决这一问题提供了一种有潜力的途径。模糊逻辑能够处理不确定和模糊的信息，这与机器人在实际环境中所面临的情况相契合。二、模糊逻辑基础 1.模糊集合 -传统的集合是明确界定元素是否属于该集合，而模糊集合则允许元素以一定的程度属于集合。例如，对于“近”这个概念，如果以距离来衡量，在传统集合中一个点要么属于“近”的集合，要么不属于，但在模糊集合中，一个点可以有0到1之间的隶属度来表示它

2024-11-02 约5.04千字 12页立即下载

基于深度强化学习的智能机器人避障决策模型.pdf 第38卷第3期新乡学院学报..2021年3月 Vol.38No.3JournalofXinxiangUniversityMar.2021 基于深度强化学习的智能机器人避障决策模型凌涛（安徽三联学院基础实验教学中心，安徽合肥230601）摘要：神经网络算法避障决策模型的权值训练不理想，会导致智能机器人避障决策精度差，故设计一种基于深度 强化学习的智能机器人避障决策模型。首先，根据机器人的位置建立绝对坐标系和相对坐标系，分析其运动状态，求解机器人中心点的运动速度。其次，通过马尔科夫决策序列的迭代过程，建立深度强化学习卷积网络模型，并设置模型中各层的参数。最后，使用深度强化学习算法对模型进

2025-04-04 约1.11万字 4页立即下载

基于强化学习的机器人避障策略优化论文.docx 基于强化学习的机器人避障策略优化论文摘要：随着科技的飞速发展，机器人避障策略的优化成为了研究热点。本文以强化学习为理论基础，探讨了基于强化学习的机器人避障策略优化方法。通过分析强化学习在机器人避障中的应用优势，以及优化过程中存在的问题，提出了一种基于Q学习算法的机器人避障策略优化方法，并通过实验验证了其有效性。关键词：强化学习；机器人；避障策略；Q学习算法一、引言（一）强化学习在机器人避障中的应用优势 1.自主性强：强化学习通过不断学习和优化，使机器人能够自主适应复杂多变的环境，提高避障效果。 2.数据需求低：相较于传统机器学习算法，强化学习对训练数据的依赖性较低，可以在有限的数据下实

2025-04-12 约3.33千字 7页立即下载

基于模糊滑模的六足蛇形臂机器人的末端位姿控制.pptx 基于模糊滑模的六足蛇形臂机器人的末端位姿控制;;引言;六足蛇形臂机器人作为一种新型的仿生机器人，具有高度的灵活性和适应性，在复杂环境中能够完成各种任务。;;;六足蛇形臂机器人概述;六足蛇形臂机器人采用仿蛇结构设计，具有高度的灵活性和适应性，能够在复杂环境中实现多种运动方式。;运动学分析;;模糊滑模控制理论基础;;;;六足蛇形臂机器人末端位姿控制策略;;;;实验验证与结果分析;为了验证基于模糊滑模的六足蛇形臂机器人末端位姿控制方法的有效性，我们搭建了一个包含六足蛇形臂机器人、控制系统、传感器等设备的实验平台。;;;总结与展望;02;提出了一种基于模糊滑模的六足蛇形臂机器人末端位姿控制方法，实现了

2024-06-14 约小于1千字 27页立即下载

一种基于深度学习的轮式机器人避障路径规划方法.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 112800925 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110091161.6 (22)申请日 2021.01.22 (71)申请人华南

2023-06-03 约7.44千字 7页立即下载

一种基于避障规划的机器人路径优化方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114545936 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210139748.4 (22)申请日 2022.02.15 (71)申请人华中科技大学地址 430000

2023-05-09 约1.73万字 15页立即下载

一种基于深度强化学习的机器人追逃博弈方法.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 113377099 A (43)申请公布日 2021.09.10 (21)申请号 202110348781.3 (22)申请日 2021.03.31 (71)申请人南开大学地址 30

2023-06-21 约2.38万字 21页立即下载

基于模糊控制的机器人避障研究 .pdf ，，并在触为点接触并且在这个过程中轮子要进行纯滚动。，此过程中不能出现刹车等行为对车轮外顺等影响进行忽 3 略在这个假设条件基础上，。研究过程中所使用的机器人在控制过程中是由舵机完成的。因此在研究中也能建立线性二自由度转向模型。 o并通过激光扫描雷达对障碍物进行检测与识别。假设轴距、机器人后轮速度为L 轮距机器人转向角、、、通过实验发现在位置环境下，基于模糊控制的机器人Dvr q）XR 、、这时就要在坐标系轴以正方向对速度进行调。避障研究能取得良好的效果，且具有良好的安全性与控。这样就能得出机器人前轮速度为vf,因此可以得出的稳定性。关系为：关键词:模糊控制速度反馈自动

2024-11-18 约1.47万字 2页立即下载

一种机器人轨道避障方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114879701 A (43)申请公布日 2022.08.09 (21)申请号 202210723490.2 (22)申请日 2022.06.23 (71)申请人池州市安安新材科技有限公司地址

2023-05-15 约1.59万字 12页立即下载

一种扫地机器人的避障方法及装置.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 112987755 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110418027.2 (22)申请日 2021.04.19 (71)申请人浙江欣奕华智能科技有限公司

2023-06-07 约2.16万字 20页立即下载

一种强化学习机器人控制方法.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 113386133 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 202110646067.2 (22)申请日 2021.06.10 (71)申请人贵州恰到科技有限公司

2023-06-17 约5.54千字 6页立即下载

一种避障机器人.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)实用新型专利 (10)授权公告号 CN 212989953 U (45)授权公告日 2021.04.16 (21)申请号 202022505136.1 (22)申请日 2020.11.03 (73)专利权人沈阳艾麦思科技有限公司

2023-02-27 约6.35千字 7页立即下载

基于路径规划和深度强化学习的机器人避障导航研究.pdf 第４１卷第１期计算机应用与软件Ｖｏｌ４１Ｎｏ．１２０２４年１月ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅＪａｎ．２０２４基于路径规划和深度强化学习的机器人避障导航研究康振兴（合肥工业大学仪器科学与光电工程学院安徽合肥２３０００９）摘要针对移动机器人的长距离避障导航问题，提出结合深度强化学习（ＤｅｅｐＲｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔＬｅａｒｎｉｎｇ，ＤＲＬ）和路径规划（ＰａｔｈＰｌａｎｎｉｎｇ，ＰＬ）的避障导航算法。该方法通过快速扩展随机树（ＲａｐｉｄｌｙＥｘｐｌｏｒｉｎｇＲａｎｄｏｍＴｒｅｅ，ＲＲＴ）算法在长距离的路径上进行规划，根据生成的路径节点，将长距离路径划

2024-04-09 约2.76万字 7页立即下载