多功能移动机器人分层路径规划研究

摘要：

现有移动机器人规划算法生成轨迹目标单一,无法满足多样化的任务需求,为此,提出一种多指标维度反馈的路径规划策略.基于强化学习在线决策机制,寻求多条抵达目标的无碰撞路径;进而根据路径性能特征建立价值评估体系,动态更新机器人运动节点间的动作代价值,并且在不同权重配比下进行了仿真测试.结果表明:该算法能根据需求针对性提高全局路径相关性能,并结合全局路径信息,反馈控制局部运动决策,从而使得移动机器人能够在相同环境中解算出不同满足期望的运动决策.

关键词：路径规划、移动机器人、强化学习、多维度

所属期刊栏目：23

分类号：TP242(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金51775388

在线出版日期：2023-09-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：10394-10401