基于深度强化学习的机器人未知环境路径规划

为解决未知环境中移动机器人的自主路径规划问题，提出了一种基于深度确定性策略梯度(DDPG)的改进算法。该算法通过激光雷达数据、机器人位姿以及速度信息建立策略映射，在连续动作域中输出线、角速度直接控制机器人底盘运动。设计了新的连续奖惩函数，缓解了奖励稀疏问题；融合了优先经验回放机制、人工演示数据机制以及多控制器引导机制，提高了算法训练效率。通过ROS+Gazebo平台进行模型训练，训练结果表明，改进算法仅需原始算法训练步数的47%,就获得了相同水平的奖励；设计对比实验，结果表明，相较于原始算法和传统的局部路径规划动态窗口法，改进算法在无碰撞的基础上运动轨迹更加平滑且耗时更短，验证了改进算法的有效性。最后搭建轮式差速机器人平台，设计未知环境导航实验，证明了算法的实用性。