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申请/专利权人：湖南大学
摘要：本发明公开了一种动态场景下避免碰撞的智能体自主导航方法，包括构建动态环境下智能体和障碍物的状态特征向量描述符；搭建Trans+GNN网络模型，用于表示和提取智能体与环境的状态特征，得到智能体与环境交互过程中产生的时空状态信息；运用基于值的深度强化学习的方法对模型进行训练，智能体在动态环境中通过试错学习，结合奖励函数，以最大化奖励为目标，得到最优导航策略，用于智能体在动态环境中进行导航和路径规划任务。能全面表示并提取环境中的空间状态信息和智能体与环境交互过程中产生的历史轨迹信息，即时空信息，从而生成安全和高效的导航策略，大幅度提高了智能体在复杂动态环境下导航和路径规划的能力。
主权项：1.一种动态场景下避免碰撞的智能体自主导航方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：S100：构建动态环境下智能体和障碍物的状态特征向量描述符，以描述动态场景中智能体和环境的运动状态和空间位置信息；S200：搭建Trans+GNN网络模型，用于表示和提取智能体与环境的状态特征，得到智能体与环境交互过程中产生的时空状态信息；S300：运用基于值的深度强化学习的方法对Trans+GNN网络模型进行训练，智能体在动态环境中通过试错学习，结合奖励函数，以最大化奖励为目标，得到最优导航策略，用于智能体在动态环境中进行导航和路径规划任务。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南大学 一种动态场景下避免碰撞的智能体自主导航方法
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