公开(公告)号：CN115344046A

公开(公告)日：2022-11-15

申请号：CN202211002713.2

申请日：2022-08-19

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 臧强 ,  徐博文 ,  李宁 ,  郭镜虹

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开一种基于改进深度Q网络算法的移动机器人路径规划，针对现有技术中存在的问题，本发明路径规划在深度Q网络算法的动作引导策略中，引入了改进的人工势场引力函数和目标引导动作函数，有效地减少了算法训练过程中的碰撞次数、提高了算法的收敛速度；本发明路径规划设计了一种分段奖励函数，其在当前位置距离目标点最近的邻近点，赋予折扣的奖励值，促使移动机器人朝目标点探索，从而使规划出来的路径更优；本发明路径规划改进采样策略，通过存放在样本经验池中所有样本的优先级，使经验池中样本被采样概率随着采样次数的增加而减小，从而提高了样本利用率，有效地解决了算法训练过程中出现损失值发散、神经网络过拟合的问题。

公开(公告)号：CN115129064B

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202210883400.6

申请日：2022-07-26

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 臧强 ,  李宁 ,  徐博文 ,  郭镜虹

IPC: G01C21/34

Abstract: 本发明公开了一种基于改进萤火虫算法与动态窗口法融合的路径规划方法，首先，采用Skew Tent混沌映射产生混沌序列对萤火虫种群进行初始化，增强萤火虫种群的多样性，提高萤火虫算法的全局收敛速度；其次，将FA中的固定步长改为自适应步长，限制算法早熟收敛，改善FA易陷入局部最优的情况；然后，采用差分进化算法通过变异、交叉和选择操作加强萤火虫算法的搜索能力；最后，将改进萤火虫算法与动态窗口法相结合，使移动机器人在全局最优路径的基础上进行实时动态路径规划，在能保证全局最优路径的基础上有效躲避未知障碍物。

公开(公告)号：CN115344046B

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202211002713.2

申请日：2022-08-19

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 臧强 ,  徐博文 ,  李宁 ,  郭镜虹

IPC: G05D1/43 ,  G05D109/10

Abstract: 本发明公开一种基于改进深度Q网络算法的移动机器人路径规划，针对现有技术中存在的问题，本发明路径规划在深度Q网络算法的动作引导策略中，引入了改进的人工势场引力函数和目标引导动作函数，有效地减少了算法训练过程中的碰撞次数、提高了算法的收敛速度；本发明路径规划设计了一种分段奖励函数，其在当前位置距离目标点最近的邻近点，赋予折扣的奖励值，促使移动机器人朝目标点探索，从而使规划出来的路径更优；本发明路径规划改进采样策略，通过存放在样本经验池中所有样本的优先级，使经验池中样本被采样概率随着采样次数的增加而减小，从而提高了样本利用率，有效地解决了算法训练过程中出现损失值发散、神经网络过拟合的问题。

公开(公告)号：CN115129064A

公开(公告)日：2022-09-30

申请号：CN202210883400.6

申请日：2022-07-26

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 臧强 ,  李宁 ,  徐博文 ,  郭镜虹

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了一种基于改进萤火虫算法与动态窗口法融合的路径规划方法，首先，采用Skew Tent混沌映射产生混沌序列对萤火虫种群进行初始化，增强萤火虫种群的多样性，提高萤火虫算法的全局收敛速度；其次，将FA中的固定步长改为自适应步长，限制算法早熟收敛，改善FA易陷入局部最优的情况；然后，采用差分进化算法通过变异、交叉和选择操作加强萤火虫算法的搜索能力；最后，将改进萤火虫算法与动态窗口法相结合，使移动机器人在全局最优路径的基础上进行实时动态路径规划，在能保证全局最优路径的基础上有效躲避未知障碍物。