面向煤矿巡检机器人的高能效路径规划方法OA北大核心CSTPCD
Energy efficient path planning method for coal mine patrol robot
针对现有矿用机器人路径路规划方法存在的效率低、收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,提出了一种基于Actor-Critic算法的路径规划方法.首先根据巡检目标和障碍物的实时位置信息,计算巡检机器人的转向角,确定行进方向,可显著提高路径规划的效率;以能量消耗最小化和避免碰撞为目标,巡检机器人根据动态随机变化的矿山环境,学习巡检的目标顺序和行进速度;因为矿山环境动态连续变化,导致较高的状态维度,因此采用深度学习网络估计连续状态产生的动作和奖赏;为了提高学…查看全部>>
In order to solve the shortcomings of the existing mining robot path planning methods,such as low efficiency,slow con-vergence speed,and easy to fall into local optimum,a path planning method based on Actor-Critic algorithm is proposed.Firstly,ac-cording to the real-time position information of the inspection target and the obstacles,the steering angle of the patrol robot is calcu-lated and the forward direction is determined,which can significantly improve …查看全部>>
陈骋;苏成杰
中煤科工集团沈阳研究院有限公司,辽宁 抚顺 113122||煤矿安全技术国家重点实验室,辽宁 抚顺 113122中煤科工集团沈阳研究院有限公司,辽宁 抚顺 113122||煤矿安全技术国家重点实验室,辽宁 抚顺 113122
矿山工程
巡检机器人路径规划深度强化学习避障能量消耗
patrol robotpath planningdeep reinforcement learningcollision avoidanceenergy consumption
《煤矿安全》 2024 (6)
211-216,6
中煤科工集团沈阳研究院有限公司产品升级改造资助项目(CSJ-2022-009)
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