公开(公告)号：CN109116854B

公开(公告)日：2021-03-12

申请号：CN201811077944.3

申请日：2018-09-16

Applicant: 南京大学

Inventor： 陈春林 ,  王岚 ,  刁敏敏 ,  唐开强 ,  任其成 ,  王子辉 ,  朱长青 ,  辛博

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习的多组机器人协作控制方法及系统。方法步骤包括：强化学习生成状态动作表、组内各个机器人彼此共享强化学习结果、相遇时分享状态动作表生成全环境状态动作集合以及利用全环境状态动作集合来对各组机器人进行协作控制。系统包括环境建图模块、组内学习共享模块、组间学习共享模块以及协作控制模块。该多组机器人协作控制方法及系统通过强化学习算法学习出单个机器人在相应状态下的动作，并以此为基础，进行组内交互，共享一个机器人组的学习效果，最终在组间机器人相遇时，共享所有组内信息，并进行机器人避让，提高强化学习的效率；利用组间多机器人迁移学习机制，提高在大面积空间下的多机器人导航效率。

公开(公告)号：CN109116854A

公开(公告)日：2019-01-01

申请号：CN201811077944.3

申请日：2018-09-16

Applicant: 南京大学

Inventor： 陈春林 ,  王岚 ,  刁敏敏 ,  唐开强 ,  任其成 ,  王子辉 ,  朱长青 ,  辛博

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习的多组机器人协作控制方法及系统。方法步骤包括：强化学习生成状态动作表、组内各个机器人彼此共享强化学习结果、相遇时分享状态动作表生成全环境状态动作集合以及利用全环境状态动作集合来对各组机器人进行协作控制。系统包括环境建图模块、组内学习共享模块、组间学习共享模块以及协作控制模块。该多组机器人协作控制方法及系统通过强化学习算法学习出单个机器人在相应状态下的动作，并以此为基础，进行组内交互，共享一个机器人组的学习效果，最终在组间机器人相遇时，共享所有组内信息，并进行机器人避让，提高强化学习的效率；利用组间多机器人迁移学习机制，提高在大面积空间下的多机器人导航效率。