简介：摘要：工业机器人是“制造业皇冠顶端的明珠”，其研发、制造、应用是衡量一个国家科技创新和高端制造业水平的重要标志。随着工业机器人的普及和不断发展，其面临高速度、高精度、高智能的挑战，其中高智能是制约工业机器人推广的重要因素。路径规划是机器人智能控制的核心技术，已成为当前业界研究的热点问题。利用传感器，探测机器人与障碍物和目标点之间的距离方位，构成状态空间，定义机器人避障决策奖赏函数，包括机器人与目标点的方位奖赏、距离奖赏、到达奖赏、每个避障动作奖赏，将状态空间信息输入神经网络，通过深度强化学习，输出下一时刻奖赏值最大的避障动作，形成最优避障路径。在工业机器人工作环境中，规划一条无碰撞路径，因此，研究工业机器人避障路径规划方法，选择一条最优路径，提高机器人对工作场景的适应性，具有重要意义，合理的路径轨迹规划可以让机器人在复杂的环境下安全稳定地工作。
简介：摘要：室内场景复杂多变，具有很强的动态性，本文针对室内复杂场景下的移动机器人自主规划路径这一问题展开理论与应用研究。基于传统的路径规划算法，本文提出结合深度强化学习对路径进行规划，提高移动机器人在动态环境下的路径规划能力和避障能力，从而使移动机器人可以在复杂环境中自主完成导航任务。
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