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申请/专利权人：河南科技学院
摘要：一种面向浓烟多雾环境下机器人的局部路径规划方法，包括在机器人上安装有毫米波雷达和激光雷达，包括以下步骤：利用激光雷达采集真实场景中目标区域的三维点云地图数据，并记为激光雷达距离数据；通过在物理仿真环境中模拟浓烟多雾的虚拟环境，并在虚拟环境中训练机器人进行自主导航；获取虚拟环境中毫米波雷达感知的障碍物数据，并记为毫米波雷达距离数据；通过激光雷达距离数据和毫米波雷达距离数据训练对比强化学习网络，并将训练后的对比强化学习网络作为局部路径规划网络；通过局部路径规划网络获得局部路径规划信息；采用可穿透烟雾以感知环境中的障碍物的毫米波雷达，借用深度强化学习方法使机器人不断学习浓烟、雾场景下的最优导航策略。
主权项：1.一种面向浓烟多雾环境下机器人的局部路径规划方法，包括在真实场景中具有自主导航功能的机器人，在机器人上安装有毫米波雷达和激光雷达，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用激光雷达采集真实场景中目标区域的三维点云地图数据，并记为激光雷达距离数据；步骤2：通过在物理仿真环境中模拟浓烟多雾的虚拟环境，并在虚拟环境中训练机器人进行自主导航；步骤3：获取虚拟环境中毫米波雷达感知的障碍物数据，并记为毫米波雷达距离数据；步骤4：通过激光雷达距离数据和毫米波雷达距离数据训练对比强化学习网络，并将训练后的对比强化学习网络作为局部路径规划网络；对比强化学习网络包括固定编码器和可训练编码器，固定编码器和可训练编码器均为具有欧氏距离的固定密钥编码器，固定编码器的输入为激光雷达距离数据，可训练编码器的输入为毫米波雷达距离数据；通过对比损失函数计算固定编码器和可训练编码器之间的对比损失，依据该对比损失对可训练编码器进行更新并获得导航编码器；通过该导航编码器获取局部路径规划网络；步骤5：通过局部路径规划网络获得局部路径规划信息。
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权利要求：
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