公开(公告)号：CN108680155B

公开(公告)日：2020-09-08

申请号：CN201810102240.0

申请日：2018-02-01

Applicant: 苏州大学

Inventor： 刘全 ,  朱斐 ,  钱炜晟 ,  章宗长

IPC: G01C21/20 ,  G05D1/02

Abstract: 本发明公开了基于部分感知马氏决策过程的机器人最优路径规划方法，机器人寻找到达目标位置的最优路径，以POMDP模型和SARSOP算法为基础，使用GLS搜索方法作为搜索时的启发式条件，在连续状态大规模观察空间问题中，使用本发明可避免早期经典算法使用基于试验作为启发式条件重复更新多条相似路径中，更新信念状态上下界的次数，且不影响最终的最优策略，提高算法效率，在相同时间内，机器人能够火车更优的策略，找到更优的路径。

公开(公告)号：CN108680155A

公开(公告)日：2018-10-19

申请号：CN201810102240.0

申请日：2018-02-01

Applicant: 苏州大学

Inventor： 刘全 ,  朱斐 ,  钱炜晟 ,  章宗长

IPC: G01C21/20 ,  G05D1/02

Abstract: 本发明公开了基于部分感知马氏决策过程的机器人最优路径规划方法，机器人寻找到达目标位置的最优路径，以POMDP模型和SARSOP算法为基础，使用GLS搜索方法作为搜索时的启发式条件，在连续状态大规模观察空间问题中，使用本发明可避免早期经典算法使用基于试验作为启发式条件重复更新多条相似路径中，更新信念状态上下界的次数，且不影响最终的最优策略，提高算法效率，在相同时间内，机器人能够火车更优的策略，找到更优的路径。