一种基于改进A*算法和深度强化学习的无人车路径规划方法专利查询专利号|摘要-满商公司网

一种基于改进A*算法和深度强化学习的无人车路径规划方法

基本信息

申请号	CN202010670465.3	申请日	-
公开（公告）号	CN111780777A	公开（公告）日	2020-10-16
申请公布号	CN111780777A	申请公布日	2020-10-16
分类号	G01C21/34(2006.01)I	分类	测量；测试;
发明人	丘腾海;蒲志强;刘振;易建强;常红星	申请（专利权）人	江苏中科智能制造研究院有限公司
代理机构	合肥左心专利代理事务所（普通合伙）	代理人	江苏中科智能制造研究院有限公司;中国科学院自动化研究所
地址	225300江苏省泰州市高港区核心港区科技孵化产业园永成科技2座
法律状态	-

摘要

本发明属于无人车导航技术领域，具体涉及一种基于改进A*算法和深度强化学习的无人车路径规划方法，旨在充分发挥全局路径规划全局最优和局部规划实时避障的优势，以及改进A*算法的快速实时性和深度强化学习算法的复杂环境适应性，快速规划出无人车从起始点到目标点的无碰撞最优路径。本发明的规划方法包括：根据环境信息，建立初始化栅格代价地图；利用改进的A*算法规划全局路径；基于全局路径和激光雷达传感器性能，设计滑动窗口，将窗口探测的信息作为网络的状态输入；基于深度强化学习方法，采用Actor‑Critic架构，设计局部规划网络，本发明将知识和数据方法相结合，能够快速规划得到最优路径，使得无人车拥有更高的自主性。