公开(公告)号：CN117029825B

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202310976356.8

申请日：2023-08-04

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 许鋆 ,  冯凯俊 ,  卢泽涛 ,  楼云江

IPC: G01C21/20

Abstract: 本发明涉及密集人群环境里移动机器人的安全导航方法及装置。其中的方法包括：估计移动机器人和行人的联合状态，通过基于深度强化学习的价值网络，以获得安全状态约束，通过离散的广义速度障碍，获得安全动作约束，根据安全状态约束和安全动作约束，对安全过滤器求解优化问题，以获得对参考输入进行修正后的最优参考动作，当优化问题无可行解，通过添加局部导航目标作为软约束，并取消安全动作约束，重新求解新的优化问题，当优化问题仍然无可行解，则取消安全状态约束，重新求解新的优化问题，最终获得的修正后的最优参考动作输入到移动机器人中。本发明通过修正基于学习的导航方法求解的最优动作，提高基于学习的导航方法的安全性。

公开(公告)号：CN117029825A

公开(公告)日：2023-11-10

申请号：CN202310976356.8

申请日：2023-08-04

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 许鋆 ,  冯凯俊 ,  卢泽涛 ,  楼云江

IPC: G01C21/20

Abstract: 本发明涉及密集人群环境里移动机器人的安全导航方法及装置。其中的方法包括：估计移动机器人和行人的联合状态，通过基于深度强化学习的价值网络，以获得安全状态约束，通过离散的广义速度障碍，获得安全动作约束，根据安全状态约束和安全动作约束，对安全过滤器求解优化问题，以获得对参考输入进行修正后的最优参考动作，当优化问题无可行解，通过添加局部导航目标作为软约束，并取消安全动作约束，重新求解新的优化问题，当优化问题仍然无可行解，则取消安全状态约束，重新求解新的优化问题，最终获得的修正后的最优参考动作输入到移动机器人中。本发明通过修正基于学习的导航方法求解的最优动作，提高基于学习的导航方法的安全性。