一种可保证连通性约束的基于深度强化学习的多机器人编队导航方法

摘要

本发明涉及移动机器人技术领域，更具体地，涉及一种可保证连通性约束的基于深度强化学习的多机器人编队导航方法。该方法能够将多机器人编队的几何中心在无碰撞的情况下高效地导航至目标点，且保证导航过程中机器人编队的连通性。本发明使用可满足约束条件的参数化函数来表示导航策略，以此来保证导航过程中机器人编队的连通性。同时，本发明使用虚拟策略‑扩展环境的框架来实现可满足约束条件的参数化函数，以兼容对参数化函数可导性有要求的深度强化学习算法。