基于神经网络深度强化学习的分拣机器人避障规划技术

作     者：丁玲 DING Ling

作者机构：上海东海职业技术学院基础部上海200241 

基　　金：上海市教育委员会上海市民办教育发展基金会2020年“民智计划”—“民办高职院校在线教学课程质量评价体系构建” 

出 版 物：《工业仪表与自动化装置》 (Industrial Instrumentation & Automation)

年 卷 期：2023年第2期

页      码：46-50页

摘      要：分拣机器人的避障决策过程较为复杂,为提高分拣机器人的工作效果,设计基于神经网络深度强化学习的分拣机器人避障规划技术。首先,在动力学场景中设置障碍物,利用马尔科夫决策过程获取分拣机器人的运动状态后,判断障碍目标。在对神经网络实施深度优化学习后,设置了导引奖赏机制,并结合人工势场法建立连续型奖励函数,引导机器人向正确方向运动。将分拣机器人运动状态输入到神经网络中,在导引奖赏机制的引导下实现分拣机器人的避障。在环境中设置了障碍物,实现环境搭建,仿真测试实验结果表明:该方法具有较高的避障能力,可引导机器人在运动过程中做出正确的动作,进而实现精准避障。

主 题 词：分拣机器人 马尔科夫决策 神经网络 深度强化学习 避障规划 

学科分类：08[工学] 0802[工学-机械学] 080201[080201] 

D　O　I：10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2023.02.009

馆 藏 号：203120986...