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公开（公告）号CN122775105B | 申请号CN202611248011.0 | 专利类型发明授权 |
状态有效 | 国家或地区CN | 申请人泰山学院;上海福汤宝供应链有限公司;上海偌鹏食品有限公司 |
分类号G01C21/20(2006.01), G01C21/00(2006.01), G06N3/006(2023.01), G06N3/084(2023.01), G06N3/092(2023.01) | 申请日2026-08-18 | 公开日2026-10-23 |
发布日期2026-10-23 | 文档 ID84601473093300000 | 源数据页码2018 |
专利语言zh | ||
本发明提出了基于群智能优化与强化学习的机器人路径规划方法及系统，属于机器人路径规划领域。方法包括：对机器人工作环境进行栅格化建模；采用自适应扰动人工蜂群算法进行全局路径搜索生成可行路径集合；从可行路径中筛选精英解，按路径代价动态加权初始化强化学习Q值表，实现Q表热启动；构建多目标奖励函数，结合Boltzmann温度退火与重升温探索策略，使用Q(λ)资格迹机制进行强化学习微调，得到优化路径；基于Bresenham直线光栅化算法对优化路径进行视距检测，删除冗余中间节点并完成路径平滑，输出最终无碰撞路径。本发明能显著提升机器人路径规划的质量与训练效率，适用于栅格化环境下的机器人自主导航。
附图 1