一种强化学习结合循环网络的机器人路径规划及控制方法

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114815828 A (43)申请公布日 2022.07.29 (21)申请号 202210442298.6 (22)申请日 2022.04.25 (71)申请人 复旦大学 地址 200433 上海市杨浦区邯郸路220号 (72)发明人 张隆源　李伟　候梓越　王冀　 刘翼　毕一飞　 (74)专利代理机构 上海科盛知识产权代理有限 公司 31225 专利代理师 丁云 (51)Int.Cl. G05D 1/02 (2020.01) 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 (54)发明名称 一种强化学习结合循环网络的机器人路径 规划及控制方法 (57)摘要 本发明涉及一种强化学习结合循环网络的 机器人路径规划及控制方法，该方法包括：构建 生成机器人路径的循环网络，所述的循环网络依 次生成机器人路径中的路径点；采用强化学习方 法训练所述的循环网络；利用训练的循环网络执 行机器人路径规划；控制机器人按照规划的路径 点依次移动。与现有技术相比，本发明能够在局 部信息受限的同时极大程度上对未知环境进行 推理，节约资源，提升效率，实现可观测范围内的 可行路径规划，从而在复杂场景下能够找到目标 点，实现机器人的移动控制。 A 8 2 8 5 1 8 4 1 1 N C CN 114815828 A 权　利　要　求　书 1/2页