根据人机共融 深度强化学习DQN算法 服务机器人 路径规划关键词写一篇专利

基于DQN算法的服务机器人路径规划系统

技术领域

本发明涉及服务机器人技术领域，尤其是一种基于深度强化学习DQN算法的路径规划系统。

背景技术

随着服务机器人在家庭、医疗、物流等领域的广泛应用，其在复杂环境中的自主导航能力变得尤为重要。传统的路径规划方法如A*、Dijkstra等在静态环境中表现良好，但在动态和复杂环境中往往难以应对。近年来，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）在解决复杂决策问题上展现了强大的能力，特别是深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）在游戏AI中的成功应用引起了广泛关注。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于DQN算法的服务机器人路径规划系统，该系统能够快速、准确地在复杂环境中为服务机器人规划出最优路径。

技术方案

1. 系统框架：系统包括图像获取模块、DQN智能体处理模块和移动机器人控制模块。图像获取模块负责获取环境图像信息；DQN智能体处理模块负责处理图像信息并输出移动指令；移动机器人控制模块根据智能体输出的指令控制机器人移动。

2. DQN智能体：采用深度卷积神经网络作为Q网络，通过与环境的交互学习最优策略。智能体包括状态输入层、多个卷积层、全连接层和输出层。状态输入层接收环境图像信息，卷积层提取图像特征，全连接层将特征映射到动作值，输出层输出每个动作的Q值。

3. 训练与优化：通过经验回放和目标网络技术提高DQN的训练稳定性和收敛速度。经验回放用于存储和复用历史经验，目标网络用于稳定训练过程。

4. 实时路径规划：在实际应用中，DQN智能体能够实时接收环境图像信息并快速输出最优移动指令，指导服务机器人避开障碍物，规划出到达目标点的最优路径。

技术效果

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

• 快速避障：能够快速识别并避开环境中的障碍物，提高服务机器人的安全性。
• 高效路径规划：在复杂环境中能够快速规划出最优路径，提高服务机器人的工作效率。
• 自适应性强：通过深度强化学习，智能体能够不断学习和适应复杂多变的环境。

具体实施方式

以下是基于DQN算法的服务机器人路径规划系统的具体实施例。

系统框架

系统框架总体思路如下：

1. 获取环境图像信息。
2. 通过DQN智能体处理图像信息。
3. 移动机器人根据智能体输出的指令进行移动。

DQN智能体设计

DQN智能体的设计包括以下几个关键步骤：

1. 状态表示：将环境图像信息作为状态输入。
2. 网络结构：设计深度卷积神经网络作为Q网络，包括输入层、卷积层、全连接层和输出层。
3. 训练策略：采用经验回放和目标网络技术进行训练。

训练与优化

1. 经验回放：存储历史经验，并在训练过程中随机抽取经验进行学习。
2. 目标网络：定期更新目标网络的参数，以稳定训练过程。

实时路径规划

在实际应用中，系统能够实时接收环境图像信息，并快速输出最优移动指令，指导服务机器人规划出到达目标点的最优路径。

总结

本发明提供了一种基于DQN算法的服务机器人路径规划系统，该系统能够快速、准确地在复杂环境中为服务机器人规划出最优路径，具有快速避障、高效路径规划和自适应性强等优点。通过实际应用，验证了本发明的有效性和实用性。