[发明专利]基于深度强化学习DQN的多AGV路径规划避障方法在审
| 申请号： | 202310307325.3 | 申请日： | 2023-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN116339333A | 公开（公告）日： | 2023-06-27 |
| 发明（设计）人： | 黄岩松;姚锡凡 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 黄月莹 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明一种基于深度强化学习DQN的多AGV路径规划避障方法，其包括以下步骤：根据激光雷达点云数据构建周围环境地图，并将其转换为栅格地图；根据栅格地图信息构建AGV的观察矩阵和状态向量，观察矩阵记录AGV周围是否存在其他AGV且这些AGV的运行方向；构建针对单AGV的多起点多终点路径规划模型；将构建的模型应用在环境中所有AGV上，计算出每个AGV在不考虑其他AGV的情况下的预动作，依据AGV观测范围内其他AGV的预动作得到观测矩阵，利用观测矩阵对模型结果进行修正。相较于其他启发式算法或利用深度强化学习的方法构建多AGV路径规划的方法相比，本发明能够保证AGV在躲避碰撞的同时保持最优的动作选择。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 dqn agv 路径 规划 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华南理工大学，未经华南理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202310307325.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
