简介： 本发明涉及一种面向拓扑‑栅格‑度量混合地图的分层路径规划方法，属于路径规划领域。首先，根据拓扑‑栅格‑度量混合地图构造方法，创建移动机器人作业环境的混合地图；其次，根据拓扑‑栅格分层规划方法生成一条整体优化的全局预设路径；最后，当移动机器人沿全局预设路径运行时，实时探测周围障碍物，若障碍物可能阻碍移动机器人的运行路径，则在度量地图上利用深度强化学习的改进深度确定性策略梯度算法进行局部路径规划，完成避障后重新回到全局预设路径，重复该过程直至移动机器人到达目标位置。本方法采用分层思想，将路径规划分为若干个子过程，在各层地图上应用不同的路径规划方法，降低规划问题的复杂度，面对部分未知的复杂大场景环境具有更高的搜索效率和适应性。