公开(公告)号：CN113359744A

公开(公告)日：2021-09-07

申请号：CN202110684879.6

申请日：2021-06-21

Applicant: 暨南大学

Inventor： 郭洪飞 ,  陈世帆 ,  曾云辉 ,  何睿潼 ,  姜涛 ,  廖丁为 ,  何智慧 ,  任亚平 ,  张锐

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了一种基于安全强化学习及视觉传感器的机器人避障系统，包括卷积神经模块，所述卷积神经网络模块包括长短期记忆单元；还包括加入LSTM单元、第一卷积层、第二卷积层、第一全连接层、第二全连接层、输出层。本发明采用强化学习算法的增强，使多维，连续，多约束问题能够较好的收敛于信任域内，解决了以往带约束的强化学习算法的诸多问题。可以大幅提高生产安全，普适地应用在不同场合的危险工作上，在解放劳动力的同时，提高了操作安全性、精准性。

公开(公告)号：CN113359744B

公开(公告)日：2022-03-01

申请号：CN202110684879.6

申请日：2021-06-21

Applicant: 暨南大学

Inventor： 郭洪飞 ,  陈世帆 ,  曾云辉 ,  何睿潼 ,  姜涛 ,  廖丁为 ,  何智慧 ,  任亚平 ,  张锐

IPC: G05D1/02

Abstract: 本发明公开了一种基于安全强化学习及视觉传感器的机器人避障系统，包括卷积神经模块，所述卷积神经网络模块包括长短期记忆单元；还包括加入LSTM单元、第一卷积层、第二卷积层、第一全连接层、第二全连接层、输出层。本发明采用强化学习算法的增强，使多维，连续，多约束问题能够较好的收敛于信任域内，解决了以往带约束的强化学习算法的诸多问题。可以大幅提高生产安全，普适地应用在不同场合的危险工作上，在解放劳动力的同时，提高了操作安全性、精准性。