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CN202311450875.7

基于深度强化学习和图神经网络的人群导航方法及系统

发明专利

CN117191046B

2024-01-26

2024-01-26

齐鲁工业大学(山东省科学院)

齐鲁工业大学(山东省科学院)

李彬 | 杨姝慧 | 徐一明 | 刘丽霞 | 张明亮

本发明公开了一种基于深度强化学习和图神经网络的人群导航方法及系统，涉及人工智能与移动机器人导航技术领域，该方法包括：基于机器人‑人群导航环境的模拟场景进行建模，将模拟场景转换为图表示；获取图表示中机器人和人群中多位行人的状态特征信息；通过GAT网络和GRU网络，分别提取包含空间和时间特征信息的状态图表示；基于融合得到的包含时空特征信息的状态图表示，采用SAC算法计算行为决策，生成机器人当前时刻应执行的最优动作，并不断循环迭代计算，直至机器人到达既定目标位置或发生碰撞或超出设定的最大导航时间，完成导航任务。本发明捕捉复杂的人人和人机交互并用于导航决策，在人群导航中实现更安全高效的移动。

无

无

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