一种智能机器人端到端运动规划方法技术

本发明专利技术公开了一种智能机器人端到端运动规划方法。方法包括：构建地外探测的仿真环境；仿真环境用于模拟机器人在地外探测环境中的运动特性及轮壤接触动力学特性，并基于接收到的动作指令输出机器人的感知信息；构建端到端的运动规划模型，运动规划模型以机器人的感知信息为输入，以动作指令为输出；且运动规划模型设计有奖励函数，奖励函数融合有人工先验知识和实际工程约束；基于仿真环境对运动规划模型进行训练，得到训练好的模型；响应于将训练好的模型部署至地外探测机器人的上位机中，以使机器人基于其传感器测得的真实感知信息输出运动规划结果。本申请节省计算资源，可以提高机器人在有限资源约束下的端到端运动规划能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及地外探测，特别涉及一种智能机器人端到端运动规划方法。

技术介绍

1、由于深空探测面临环境严苛未知、先验知识欠缺、计算资源有限、信号传输距离长等局限因素。因此，地外探测系统需要具备自主运动规划能力以提高地外探测效率，满足探测的实时性和鲁棒性要求。

2、目前，现有端到端运动规划方法依托于深度强化学习框架，可以实现从传感数据输入端到运动控制命令输出端的直接映射。但现有方法需要依赖大规模计算资源以及大量标注数据集进行训练，计算资源要求高且数据样本量需求大，难以满足地外探测资源受限、样本欠缺的条件。

3、因此，目前亟待需要一种智能机器人端到端运动规划方法来解决上述问题。

技术实现思路

1、本专利技术提供了一种智能机器人端到端运动规划方法，对计算资源和数据样本量的需求较低，可以提高地外探测移动机器人在有限资源约束下的端到端运动规划能力。技术方案如下：

2、一方面，提供了一种智能机器人端到端运动规划方法，方法包括：

3、构建地外探测的仿真环境；所述仿真环境用于模本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种智能机器人端到端运动规划方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述仿真模型包括机器人模型和土壤模型；所述土壤模型用于模拟机器人的车轮和土壤之间的动力学相互作用及变形，并设计有土壤的相关参数以及土壤的物理状态，包括软土沉陷深度、土壤压实度和轮壤摩擦系数；所述机器人模型设计有车轮转速和转向的控制接口，以基于所述接口接收所述运动规划模型输出的动作指令，并基于所述动作指令执行相应的动作。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述奖励函数包括中间奖励、稀疏奖励和约束奖励；

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在...

【技术特征摘要】

1.一种智能机器人端到端运动规划方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述仿真模型包括机器人模型和土壤模型；所述土壤模型用于模拟机器人的车轮和土壤之间的动力学相互作用及变形，并设计有土壤的相关参数以及土壤的物理状态，包括软土沉陷深度、土壤压实度和轮壤摩擦系数；所述机器人模型设计有车轮转速和转向的控制接口，以基于所述接口接收所述运动规划模型输出的动作指令，并基于所述动作指令执行相应的动作。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述奖励函数包括中间奖励、稀疏奖励和约束奖励；

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，机器人的感知信息包括：车轮驱动电机转速、车轮转向电机转速、车轮转向角度及车体速度、车轮沉陷量、车轮滑移率和轮壤接触力。

5.根据权利要求1所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：邢琰，杨伟奇，张洪嘉，滕宝毅，杨孟飞，
申请(专利权)人：北京控制工程研究所，
类型：发明
国别省市：