基于深度强化学习和动态窗口法的移动机器人路径规划

摘要

为了应对复杂多变的环境并提高移动机器人实时避障能力,提出了一种基于深度强化学习和动态窗口法的融合路径规划方法.首先,通过将机器人的驱动控制直接作用在速度空间来执行路径规划,从而使机器人具备动态窗口特性.然后,设计并训练一个深度Q网络去逼近移动机器人的状态-动作值函数,进而与环境动态地进行交互和试错,实时调整机器人的移动轨迹,最终为机器人找到最优路径.仿真实验结果表明,论文所提方法在自定义RGB(图像像素)图像的复杂环境中能够使移动机器人保持安全适当的速度行驶,找到无碰撞的最优路径,具有较好的鲁棒性.