一种适用于复杂动态场景的基于深度强化学习的多机器人协同导航方法

摘要

本发明属于机器人中的多移动机器人技术领域，更具体地，涉及一种适用于复杂动态场景的基于深度强化学习的多机器人协同导航方法。该方法结合了多任务学习的方式，通过深度强化学习方法来训练得到控制策略，使得机器人队伍的几何中心能够高效地到达目标点，在这过程中队伍能够安全地躲避动态障碍物和静态障碍物，并且能够尽量保持队伍的连通性。同时，通过有监督的深度学习方法来训练得到辅助策略，判断机器人个体的感知范围内是否存在动态障碍物，辅助策略的输出结果能够反映控制策略的决策过程，增强控制策略模型的可解释性。