简介:
本发明涉及机器人避障模型、避障控制方法和机器人,一方面提取时序特征和空间特征,融合目标位置数据和机器人速度数据,能够提高深度强化学习的特征表达能力,提高预设动作的价值的预测及时性和精准度;另一方面充分考虑机器人t‑T1至t时刻的场景数据,有效利用当前局部环境信息、历史信息和空间信息;二者配合相辅相成,构建避障模型,对机器人预设动作价值做出准确评价,能保障机器人后续避障的可靠性,相较于现有技术,其避障效果的准确性和及时性都有显著提升,而且本发明提出的避障模型能够直接利用原始激光雷达测距数据,具有快速的反应能力,且便于网络的部署与应用。
本发明涉及机器人避障模型、避障控制方法和机器人,一方面提取时序特征和空间特征,融合目标位置数据和机器人速度数据,能够提高深度强化学习的特征表达能力,提高预设动作的价值的预测及时性和精准度;另一方面充分考虑机器人t‑T1至t时刻的场景数据,有效利用当前局部环境信息、历史信息和空间信息;二者配合相辅相成,构建避障模型,对机器人预设动作价值做出准确评价,能保障机器人后续避障的可靠性,相较于现有技术,其避障效果的准确性和及时性都有显著提升,而且本发明提出的避障模型能够直接利用原始激光雷达测距数据,具有快速的反应能力,且便于网络的部署与应用。