[發明專利]一種分布式多機器人的導航方法

在審

• 申請號: 202011125420.4
• 申請日: 2020-10-20
• 公開（公告）號: CN112304314A
• 公開（公告）日: 2021-02-02
• 發明（設計）人: 陳廣大;姚舜一;吉建民
• 申請（專利權）人: 中國科學技術大學
• 主分類號: G01C21/20
• 分類號: G01C21/20;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京凱特來知識產權代理有限公司 11260
• 代理人: 鄭立明;付久春

本發明公開了一種分布式多機器人的導航方法，包括：在每個機器人上預先部署已訓練好的導航神經網絡模型，通過所述導航神經網絡模型以各自機器人的傳感器感知數據為依據，對各機器人在分布式無通信環境中的移動進行導航；所述導航神經網絡模型的訓練是在仿真訓練場景中，依據機器人的傳感器感知數據形成的柵格地圖進行深度學習的仿真移動訓練。該方法在機器人上部署深度強化學習訓練的導航神經網絡模型，由多種傳感器信息生成柵格地圖，以機器人為中心的局部柵格地圖作為網絡輸入，具有抗噪音能力強，計算代價低等優點。結合全局路徑規劃器，能在分布式無通信的環境中對機器人無碰撞移動導航，可應用在多種機器人導航的場景。

本申請要求于2020年8月27日提交中國專利局、申請號為202010914241.2、發明名稱為“一種基于格柵地圖和深度強化學習的分布式多機器人導航方法”的中國專利申請的優先權，其全部內容通過引用結合在本申請中。

技術領域

本發明涉及機器人導航領域，尤其涉及一種分布式多機器人的導航方法。

背景技術

目前，多機器人避障技術可以分為兩大類：中心化的方法和去中心化的方法。中心化的方法往往需要一個中心服務器來統一規劃各個機器人下一步的動作指令，因此需要各個機器人與中心服務器進行通訊，同時隨著機器人的增多，系統的通信代價加大，穩定性降低。不同于中心化的方法，去中心化的方法是讓機器人根據自身局部觀察，各自自主規劃下一步動作指令，去中心化的方法通?？煞譃閮纱箢悾褐悄荏w級別(agent-level)和傳感器級別(sensor-level)；其中，智能體級別的方法是根據感知到的周圍機器人的位置和速度等語義信息來決策，但此類方法需要高計算代價的前端感知模塊處理，使整個系統效果和穩定性降低，并且增加了計算代價；而傳感器級別的方法是根據傳感器的原始數據信息來決策，此類方法不需要復雜的前端感知模塊，但這類方法不能兼容不同傳感器配置，部署受限。

如上所述，現有的多機器人在分布式無通信的環境中，根據自身傳感器的部分觀察進行安全高效地無碰撞移動導航是非常困難的。

發明內容

基于現有技術所存在的問題，本發明的目的是提供一種分布式多機器人的導航方法，能解決現有多機器人在分布式無通信的環境中，根據自身傳感器的部分觀察不能實現安全高效地無碰撞移動導航的問題。

本發明的目的是通過以下技術方案實現的：

本發明實施方式提供一種分布式多機器人的導航方法，用于在設有至少兩個機器人的分布式無通信環境中對各機器人的移動進行導航，包括以下步驟：

在每個機器人上預先部署已訓練好的導航神經網絡模型，通過所述導航神經網絡模型以各自機器人的傳感器感知數據為依據，對各機器人在分布式無通信環境中的移動進行導航；

所述導航神經網絡模型的訓練是在仿真訓練場景中，依據機器人的傳感器感知數據形成的柵格地圖進行深度學習的仿真移動訓練。

由上述本發明提供的技術方案可以看出，本發明實施例提供的分布式多機器人的導航方法，其有益效果為：

通過在機器人上部署深度強化學習訓練的導航神經網絡模型，由多種傳感器信息生成柵格地圖，以機器人為中心的局部柵格地圖作為網絡輸入，具有抗噪音能力強，計算代價低等優點。結合全局路徑規劃器，能在分布式無通信的環境中對機器人無碰撞移動導航，可應用在多種機器人導航的場景。

附圖說明

為了更清楚地說明本發明實施例的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發明的一些實施例，對于本領域的普通技術人員來講，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他附圖。

圖1為本發明實施例提供的分布式多機器人的導航方法的流程圖；

圖2為本發明實施例提供的分布式多機器人的導航方法的訓練步驟流程圖；