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一種建筑機(jī)器人路徑規(guī)劃方法及相關(guān)裝置

文檔序號(hào):40531262發(fā)布日期:2024-12-31 13:45閱讀:來(lái)源:國(guó)知局

技術(shù)特征:

1.一種建筑機(jī)器人路徑規(guī)劃方法,其特征在于,包括:

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種建筑機(jī)器人路徑規(guī)劃方法,其特征在于,所述改進(jìn)的雙延遲深度確定性策略梯度模型包括actor網(wǎng)絡(luò)模塊和critic網(wǎng)絡(luò)模塊;

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種建筑機(jī)器人路徑規(guī)劃方法,其特征在于,基于采樣優(yōu)先級(jí)經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制從經(jīng)驗(yàn)池中采樣,并對(duì)所述改進(jìn)的雙延遲深度確定性策略梯度模型進(jìn)行訓(xùn)練,獲得路徑規(guī)劃模型的過(guò)程中,通過(guò)引入軟更新機(jī)制的延遲更新策略,對(duì)actor網(wǎng)絡(luò)模塊的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)和critic網(wǎng)絡(luò)模塊的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行更新。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種建筑機(jī)器人路徑規(guī)劃方法,其特征在于,在所述actor目標(biāo)網(wǎng)絡(luò)中加入有隨機(jī)噪聲;其中,所述隨機(jī)噪聲,具體為:

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種建筑機(jī)器人路徑規(guī)劃方法,其特征在于,建筑機(jī)器人的當(dāng)前狀態(tài)的狀態(tài)空間包括運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、碰撞狀態(tài)及成功到達(dá)目標(biāo)狀態(tài);其中,建筑機(jī)器人的當(dāng)前狀態(tài)的狀態(tài)空間,具體為:

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種建筑機(jī)器人路徑規(guī)劃方法,其特征在于,執(zhí)行規(guī)劃動(dòng)作獲取下一時(shí)刻的狀態(tài)并獲得計(jì)算規(guī)劃動(dòng)作的獎(jiǎng)勵(lì)的過(guò)程中,利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)計(jì)算規(guī)劃動(dòng)作的獎(jiǎng)勵(lì);

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種建筑機(jī)器人路徑規(guī)劃方法,其特征在于,所述采樣優(yōu)先級(jí)經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制中采樣概率為:

8.一種建筑機(jī)器人路徑規(guī)劃系統(tǒng),其特征在于,包括:

9.一種建筑機(jī)器人路徑規(guī)劃設(shè)備,其特征在于,包括:

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序,其特征在于,所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的建筑機(jī)器人路徑規(guī)劃方法的步驟。


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明屬于機(jī)器人路徑規(guī)劃技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種建筑機(jī)器人路徑規(guī)劃方法及相關(guān)裝置,包括:將建筑機(jī)器人的當(dāng)前狀態(tài)輸入至所述改進(jìn)的雙延遲深度確定性策略梯度模型中獲得規(guī)劃動(dòng)作,執(zhí)行規(guī)劃動(dòng)作獲取下一時(shí)刻的狀態(tài)并獲得計(jì)算規(guī)劃動(dòng)作的獎(jiǎng)勵(lì);基于當(dāng)前時(shí)刻的狀態(tài)、獎(jiǎng)勵(lì)和動(dòng)作以及下一時(shí)刻的狀態(tài),通過(guò)采樣優(yōu)先級(jí)經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制形成經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)至經(jīng)驗(yàn)池;基于采樣優(yōu)先級(jí)經(jīng)驗(yàn)回放機(jī)制從經(jīng)驗(yàn)池中采樣,并對(duì)所述改進(jìn)的雙延遲深度確定性策略梯度模型進(jìn)行訓(xùn)練,獲得路徑規(guī)劃模型;利用所述路徑規(guī)劃模型進(jìn)行路徑規(guī)劃,得到建筑機(jī)器人路徑規(guī)劃結(jié)果;本發(fā)明有效解決RNN等傳統(tǒng)模型梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題,大大降低了模型訓(xùn)練時(shí)間,提高了收斂速度。

技術(shù)研發(fā)人員:于軍琪,陳易圣,馮春勇,郭聚剛,王凱,李經(jīng)丹
受保護(hù)的技術(shù)使用者:西安建筑科技大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2024/12/30
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