【摘 要】
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自主导航是移动机器人运行不可或缺的关键技术,现阶段多数室内自主导航需要通过稠密地图以实现路径规划,对于陌生环境无稠密地图情况难以实现,因此需要一种无稠密地图的导航技术,基于学习的导航方式为此提供了思路。本文在四轮差动平台的基础上,通过研究现有的深度强化学习导航算法,并在此基础上针对其存在的问题进行改进优化,赋予移动机器人在动态非结构环境中稳定、安全、快速的导航能力。本文主要研究基于深度强化学习的移
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自主导航是移动机器人运行不可或缺的关键技术,现阶段多数室内自主导航需要通过稠密地图以实现路径规划,对于陌生环境无稠密地图情况难以实现,因此需要一种无稠密地图的导航技术,基于学习的导航方式为此提供了思路。本文在四轮差动平台的基础上,通过研究现有的深度强化学习导航算法,并在此基础上针对其存在的问题进行改进优化,赋予移动机器人在动态非结构环境中稳定、安全、快速的导航能力。本文主要研究基于深度强化学习的移动机器人自主导航,致力于在没有先验稠密地图的情况下,使移动机器人仍然具有稳定高效的导航能力。主要的研究内容和创新成果如下:（1）为了使移动机器人具备在陌生环境中的自主导航的能力,研究了基于长短期记忆网络的端到端导航策略。使用长短期记忆网络处理多个连续时刻的状态信息,从而赋予移动机器人对移动障碍物更为准确的判断能力,实现了稀疏地图下的自主导航。（2）为了解决端到端的导航策略速度连续性较低的问题,研究了基于动态窗口法的深度强化学习导航策略。通过神经网络输出局部无碰撞导航点,结合利用遗传算法求解的动态窗口法评价函数参数,执行快速、连续的速度指令,从而提升了导航过程中速度的连续性以及避碰性能。（3）为了完成真实环境的算法迁移,保证突发情况下导航的顺利完成,同时进一步保障行人的安全,研究了基于简化人工势场法的导航重规划策略以及基于行人移动方向识别的安全防护策略。移动机器人在碰撞状态下借助目标点和环境信息,通过简化的人工势场法规划无碰撞导航点从而远离碰撞点进行导航重规划;并针对行人行走姿态创建了行人移动方向识别数据集,结合深度相机判断行人距离及移动方向,使移动机器人做出相应安全防护行为。
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