一种基于多模感知与强化学习的机器人导航方法及系统
授权
摘要
本发明公开了一种基于多模感知与强化学习的机器人导航方法及系统，包括：获取机器人在设定时刻所观测场景的RGB图片，采用训练好的分割网络将所述RGB图片转换为二元分割图；分别采集所述设定时刻的激光雷达数据以及机器人的速度度量数据；将所述二元分割图、激光雷达数据以及机器人的速度度量数据输入到训练好的多模融合深度网络模型中，得到机器人的最优运行策略。本发明采用多模机制可确保对环境更加完整的感知，基于RL的方法可通过在线交互直接学习在无限搜索空间中围绕周围环境优化的导航策略，从而产生灵活的动作，从而提高了其避免碰撞的能力。
基本信息
专利标题 ：
一种基于多模感知与强化学习的机器人导航方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111367282A
申请号 ：
CN202010157337.9
公开（公告）日 ：
2020-07-03
申请日 ：
2020-03-09
授权号 ：
CN111367282B
授权日 ：
2022-06-07
发明人 ：
邓寒黄学钦张伟宋然李贻斌顾建军
申请人 ：
山东大学
申请人地址 ：
山东省济南市历下区经十路17923号
代理机构 ：
济南圣达知识产权代理有限公司
代理人 ：
董雪
优先权 ：
CN202010157337.9
主分类号 ：
G05D1/02
IPC分类号 ：
G05D1/02
IPC结构图谱
G
G部——物理
G05
控制；调节
G05D
非电变量的控制或调节系统
G05D1/00
陆地、水上、空中或太空中的运载工具的位置、航道、高度或姿态的控制，例如自动驾驶仪
G05D1/02
二维的位置或航道控制
法律状态
2022-06-07 ：
授权
2020-07-28 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G05D 1/02
申请日 : 20200309
申请日 : 20200309
2020-07-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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