基于深度学习的公共卫生间仿生清洁机器人路径规划方法

本发明公开了基于深度学习的公共卫生间仿生清洁机器人路径规划方法，包括以下步骤：步骤一、获取清洁机器人需要进行清洁的工作区域，对所有工作区域进行全遍历，根据整体环境建立环境栅栏地图，同时对清洁机器人进行动力学建模，构建一个深度强化学习模型；步骤二、对深度强化学习模型进行训练，向训练后的深度强化学习模型输入状态，训练后的深度强化学习模型输出状态对应的动作，清洁机器人根据动作进行移动；通过构建一个深度强化学习模，综合考虑了清洁工作区域的地形和清洁机器人的动力学信息，为清洁机器人规划处无碰撞安全可靠的路径；从而延长了清洁机器人的使用寿命，提高了清洁机器人的清洁工作效果，值得广泛使用。