一种基于异构神经回路策略的移动机器人的人群导航方法

本发明公开了一种基于异构神经回路策略的移动机器人的人群导航方法，包括构建时空图，将雷达扫描采集的原始局部地图数据转换成栅格地图数据；构建异构神经回路策略网络模型和奖励函数；将时空图和栅格地图数据输入到异构神经回路策略网络模型中，异构神经回路策略网络模型输出机器人在当前环境下最优价值的动作；搭建强化学习交互的仿真环境以训练异构神经回路策略网络模型，采用并行PPO算法加速异构神经回路策略网络模型的训练速度直到训练完成，将训练好的异构神经回路策略网络模型应用于实际场景中。本发明具有更高的导航成功率、更低的碰撞风险和更强的环境感知和建模能力，在高度动态和拥挤的复杂场景中展现出了优异性能。