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香港大学&南科大!基于强化学习和速度障碍法的多机器人导航
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香港大学&南科大!基于强化学习和速度障碍法的多机器人导航! #人工智能 #计算机视觉 #算法 #科技 #编程 在微信公众号「3DCV」回复:「原论文」,获取论文代码和链接,赶快学起来! 解决避碰问题的挑战在于,在充满交互障碍物的复杂场景中,如何自适应地选择最佳机器人速度。本文提出了一种分布式多机器人导航方法,该方法结合了互易速度障碍(RVO)概念和深度强化学习(DRL)方案,以解决有限信息下的相互避碰问题。这项工作的新颖性有三个方面:(1)使用一组顺序VO和RVO向量分别表示静态和动态障碍物的交互环境状态;(2)开发一种基于双向循环模块的神经网络,将不同数量的周围障碍物的状态直接映射到动作上;(3)开发基于RVO区域和预期碰撞时间的奖励函数,以鼓励相互避免碰撞行为,并在碰撞风险和行驶时间之间进行权衡。建议的策略通过模拟场景进行训练,并通过基于参与者批评的 DRL 算法进行更新。我们在具有不同数量的差速驱动机器人和障碍物的复杂环境中验证该策略。实验结果表明,我们的方法在成功率、旅行时间和平均速度方面优于最先进的方法和其他基于学习的方法。想看更多关于3D视觉、SLAM,自动驾驶等科技前沿,请立即关注@3D视觉工坊
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