[发明专利]一种基于深度强化学习多AGV避障与路径规划方法及系统有效
| 申请号： | 202011641338.7 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112835333B | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 李海生;孙宇;李楠;曹健;吴晓群 | 申请（专利权）人： | 北京工商大学 |
| 主分类号： | G05B19/418 | 分类号： | G05B19/418 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 邓治平 |
| 地址： | 100048*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度强化学习多AGV避障与路径规划方法及系统，其方法包括：步骤S1：每个AGV进行数据采集以及预处理，得到输入图片；步骤S2：将输入图片输入避障神经网络并进行训练，得到障碍物特征图；步骤S3：将每个AGV的障碍物特征图，输入路径规划决策模型，得到每个AGV的路径规划策略；步骤S4：每个AGV根据中央控制器所获取的所有AGV的状态‑动作对，以获取全局路径规划策略，并根据全局路径规划策略更新每个所述AGV的路径规划策略，以获得最优的全局路径规划策略。本发明采取一种多AGV的Actor‑Critic深度强化学习方法，通过分散执行‑集中学习的框架方式解决多AGV的路径规划与冲突协调的问题，同时，规避了通信协议的引入，避免了通信延迟所带来的弊端。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 agv 路径 规划 方法 系统 | ||
【主权项】：
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