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公开(公告)号：CN116149328A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310105728.X
申请日：2023-02-09
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种面向大型智慧工厂的AGV自学习导航避障方法。首先移动机器人分别与环境交互并更新各自的局部网络参数，更新后将本地网络参数以及移动机器人表现传到中央服务器，中央服务器对比移动机器人本轮全局网络更新和上轮全局网络更新的表现，给局部网络赋予不同权重从而更新全局网络。然后将更新后的全局网络参数与各个移动机器人的局部网络进行软更新，得到更新后的局部网络。最后各个移动机器人再次与环境交互并更新各自局部网络，重复上述步骤直到所有移动机器人避障成功率达到指定阈值。通过上述过程能够加速移动机器人训练，增加移动机器人避障能力，并且只将参数传递到中央服务器能够保证各个移动机器人之间的数据隐私。
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