【摘 要】
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近年来,移动机器人在人们的生产生活中得到了广泛应用,路径规划作为移动机器人领域的关键技术之一,对于实现机器人自主移动具有重要意义,其研究方向正在向着智能化的方向发展。深度强化学习是机器学习领域的一个分支,在决策类问题上有着的出色表现,可以很好地用于解决移动机器人的路径规划问题。本文将深度强化学习与移动机器人的路径规划相结合,并围绕路径规划这一核心问题,在机器人的路径跟踪与地图构建方面开展了一定的研
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近年来,移动机器人在人们的生产生活中得到了广泛应用,路径规划作为移动机器人领域的关键技术之一,对于实现机器人自主移动具有重要意义,其研究方向正在向着智能化的方向发展。深度强化学习是机器学习领域的一个分支,在决策类问题上有着的出色表现,可以很好地用于解决移动机器人的路径规划问题。本文将深度强化学习与移动机器人的路径规划相结合,并围绕路径规划这一核心问题,在机器人的路径跟踪与地图构建方面开展了一定的研究,主要内容如下:（1）在ROS系统下搭建了四轮移动机器人模型,使用纯跟踪算法完成了该机器人对既定路径的自动追踪。首先对纯跟踪算法进行模拟,分析比较不同情况下该算法对路径的拟合效果。之后在ROS系统下,通过XACRO文件编写移动机器人的三维模型,并在Gazebo三维物理仿真环境下进行运动模拟,以此来分析纯跟踪算法对于本文四轮移动机器人控制的可行性。最后,在仿真环境中控制机器人,使机器人能够按照深度强化学习算法规划出的移动路径进行自主移动。（2）使用激光SLAM方法来感知周围环境,解决机器人在路径规划过程中的定位问题。在Gazebo中搭建了移动机器人路径规划的三维环境,分别使用Gmapping、HectorSLAM和Catrographer三种激光SLAM算法完成了对该环境的地图创建,从地图中获取机器人所在环境下的障碍物坐标。为了进一步比较不同SLAM算法的精度,在室内环境下使用Turtle Bot3移动机器人进行实验,,分析比较三种SLAM算法的精度。（3）搭建了移动机器人路径规划的环境,使用深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG）深度强化学习算法用于移动机器人的路径规划。本文使用Tensor Flow深度学习框架搭建了DDPG算法的深度神经网络;使用Python中的Pyglet模块编写了路径规划的动态实验环境,在该环境下对神经网络进行训练,实现了对深度强化学习训练过程和训练结果的可视化。（4）提出了使用人工势场法设置深度强化学习的奖励函数。在本文搭建的深度强化学习路径规划环境中,将人工势场方法的奖励函数与仅参考移动机器人距目标点信息所奖励函数进行比较,分析本文提出的方法在神经网络训练速度与准确度方面有效性。
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