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公开(公告)号：CN109871011A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910037930.7
申请日：2019-01-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明涉及一种基于预处理层与深度强化学习的机器人导航方法，该方法是在构建的虚拟训练环境中设置虚拟预处理层，在现实环境中设置现实预处理层；通过现实预处理层与虚拟预处理层输出具有相同意义的信息，将在虚拟训练环境中的深度强化学习结果移植至现实环境中的机器人导航系统上，实现导航。本发明解决基于深度强化学习的导航算法从虚拟环境迁移至现实环境的泛化性能差的问题，将预处理层与深度强化学习结合，通过预处理层与深度强化学习接收环境信息并输出正确的动作，进而使搭载上述方法的机器人获得导航能力，并具有很强的从虚拟环境迁移至现实环境的能力，可应用于机器人导航领域。
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公开(公告)号：CN109871011B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN201910037930.7
申请日：2019-01-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明涉及一种基于预处理层与深度强化学习的机器人导航方法，该方法是在构建的虚拟训练环境中设置虚拟预处理层，在现实环境中设置现实预处理层；通过现实预处理层与虚拟预处理层输出具有相同意义的信息，将在虚拟训练环境中的深度强化学习结果移植至现实环境中的机器人导航系统上，实现导航。本发明解决基于深度强化学习的导航算法从虚拟环境迁移至现实环境的泛化性能差的问题，将预处理层与深度强化学习结合，通过预处理层与深度强化学习接收环境信息并输出正确的动作，进而使搭载上述方法的机器人获得导航能力，并具有很强的从虚拟环境迁移至现实环境的能力，可应用于机器人导航领域。
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