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一种基于DDQN的自适应动态路径规划方法

发布时间: 2023-09-27

来源: 试点城市（园区）

基本信息

合作方式： 技术转让
成果类型： 发明专利
行业领域：
电子信息技术,软件
成果介绍
本发明公开了一种基于DDQN的自适应动态路径规划方法,解决了不同环境下的路径规划问题。本发明主要分为两个部分，第一部分先利用多个障碍物分布不同的地图训练神经网络，直到定义的损失函数不再减小或者减小到一定范围。第二个部分利用训练完成的神经网络在没有经过训练的全新地图上找到最优策略，实现端到端的路径规划。本发明对于不同的地图具有一定的适应性，经过一次训练后可以快速实现从不同的地图任意位置到指定的终点之间决策出一条最优路径。
成果亮点
其具有简单的神经网络，不需要将原始图像当作神经网络的输入，节省的大量的计算资源和时间成本，本发明中采取的代理位置初始化的方法提高了重要样本的利用率，采取的行为选择策略有效的平衡了探索和利用的作用，并且本发明提出的算法可以适应多种环境，经过一定时间的训练后可以在各种不同障碍物分布的环境的任意位置找到能够达到固定终点的最优路径。
团队介绍
浙江大学机器人研究院（以下简称“研究院）是为了贯彻落实浙江省委省政府关于推进工业转型升级的战略部署，在余姚市的大力推动下，于2017年由浙江大学和余姚市合作共建的新型研发机构。 研究院面向科技前沿、面向经济发展主战场，将机器人、智能装备研发及产业化作为主要突破方向；立足余姚、服务浙江、面向全国。以“合作、创新、智能、引领”为理念，以体制机制创新为抓手，以科技研发、成果转化和人才培育为核心，着力构建技术-人才-产业深度融合的创新创业生态；努力建成为国内一流的机器人领域政、产、学、研、用深度融通的新高地。
成果资料