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基于深度强化学习和块规划的月面路径规划系统和方法

摘要

本发明公开了一种基于深度强化学习和块规划的月面路径规划方法,用于月面机器人在大范围月面地形中的快速路径规划。基于深度强化学习方法,提出了一种端到端的路径规划器,能够基于特定尺寸的月面可穿越性地图和机器人位置、目标位置,直接求解当前最佳运动方向。基于分层思想,设计一种块规划应用架构,首先利用块规划器在缩小地图上进行粗略初始路径规划,然后利用块规划器沿着初始路径进行分块精确路径规划。块规划应用架构能够有效压缩求解空间,显著降低路径规划时耗。本发明主要用于月面大范围遥测地形图上的机器人路径规划,通过端到端规划器和块规划应用架构的设计使得本发明的方法具有规划速度快的优势。

著录项

  • 公开/公告号CN114153216A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学湖州研究院;

    申请/专利号CN202111530627.4

  • 发明设计人 张育林;胡瑞军;张斌斌;李传祥;

    申请日2021-12-14

  • 分类号G05D1/02(20200101);

  • 代理机构31366 上海新隆知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人刘兰英

  • 地址 313000 浙江省湖州市西塞山路819号南太湖新区科技创新综合体B1、B2幢2-3层

  • 入库时间 2023-06-19 14:26:44

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-08

    公开

    发明专利申请公布

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