一种面向复杂动态环境的移动机器人的路径规划方法

本发明属于路径规划技术领域，具体为一种面向复杂动态环境的移动机器人的路径规划方法，构建深度强化学习算法的状态空间和动作空间以及奖励函数时，设计了速度奖励函数，使机器人在安全状态能够以最快的速度向目标点前进，在危险状态能够避免卡死，大幅降低了机器人到达目标点所需的平均步数；同时设计了启发性奖励函数，提高了机器人躲避障碍物的能力，在复杂环境中适应性变强。