一种扫地机器人及路径规划规划方法、装置、存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种扫地机器人及路径规划规划方法、装置、存储介质，通过在监听到清扫任务时，获取由传感器组件初始化生成的环境信息，并将所述环境信息和任务需求进行结合后通过深度学习模型预测生成最优路径和导航决策，其中，所述深度学习模型为基于历史的环境信息和路径规划信息进行预训练的深度学习模型；接着，实时更新所述环境信息，调用动态规划方程对更新的环境信息进行处理，以最小化所述导航决策和所述最优路径的代价动态调整调整机器人的清扫路径。解决了现有的扫地机器人在面对相似但不完全相同的环境时需重新规划路径的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器人路径规划领域，特别涉及一种扫地机器人及路径规划规划方法、装置、存储介质。

技术介绍

1、传统的路径规划算法,如a*算法、dijkstra算法等,本身不具备学习能力。这些算法根据当前感知到的环境信息,静态地计算出何时转向、何时加速等行为决策。当环境发生变化时,这些算法仍会沿用先前的决策逻辑,无法主动适应环境变化并改进自身。

2、另一方面,传统路径规划算法也无法从过往的导航经验中获得新的洞见。每次面对新的环境时,这些算法会将其当作一个全新任务来规划路径,而无法利用之前积累的大量导航数据进行优化。这导致了即使在类似的环境中,传统算法也无法改进其性能。

3、这种无法从经验中学习和改进的缺陷,使得传统路径规划算法在面对相似但不完全相同的环境时,无法达到理想的导航效果。例如,如果一个房间的布局发生了细微改变,传统算法必须从头重新规划路径,而无法利用之前在相似房间内导航的相关经验。

4、有鉴于此，提出本申请。

技术实现思路

1、本专利技术公开了一种扫地机器人及路径规划本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种扫地机器人的路径规划规划方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种扫地机器人的路径规划规划方法，其特征在于，所述环境信息包括地图信息、障碍物位置和机器人当前位置，所述任务需求包括任务优先级和清扫计划。

3.根据权利要求1所述的一种扫地机器人的路径规划规划方法，其特征在于，所述动态规划方程的表达式为：V(x，t)＝mina∈A{c(x，a，t)+V(f(x，a)，t+Δt)}；

4.根据权利要求1所述的一种扫地机器人的路径规划规划方法，其特征在于，在所述实时更新所述环境信息之后，还包括：

5.一种扫地机器人的路径规划规划装...

【技术特征摘要】

1.一种扫地机器人的路径规划规划方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种扫地机器人的路径规划规划方法，其特征在于，所述环境信息包括地图信息、障碍物位置和机器人当前位置，所述任务需求包括任务优先级和清扫计划。

3.根据权利要求1所述的一种扫地机器人的路径规划规划方法，其特征在于，所述动态规划方程的表达式为：v(x，t)＝mina∈a{c(x，a，t)+v(f(x，a)，t+δt)}；

4.根据权利要求1所述的一种扫地机器人的路径规划规划方法，其特征在于，在所述实时更新所述环境信息之后，还包括：

5.一种扫地机器人的路径规划规划装置，其特征在于，包括：

6.根据权利要求5所述的一种扫地机器人的路径规划规划装置，其特征在于，所述环境信息包括地图信息、障碍物位置和机器人当前位...

【专利技术属性】
技术研发人员：石峰，关健生，
申请(专利权)人：厦门理工学院，
类型：发明
国别省市：