一种基于优先级博弈和A3C的多机器人路径规划算法

本发明公开了一种基于优先级博弈和A3C的多机器人路径规划算法；本发明的算法首先初始化所有机器人的状态和优先级，然后根据优先级进行路径规划。在规划过程中，机器人通过与环境交互收集经验，并使用A3C模型进行学习和优化。算法采用特定的奖励函数来评估机器人的表现，以指导其学习行为。通过不断迭代和优化，机器人逐渐学习到最优的路径规划策略。本发明具有实用性强的特点，可以广泛应用于需要多机器人协同工作的场景，如仓储物流、智能制造等领域。相比传统路径规划方法，本发明提高了路径规划的效率和质量，降低了碰撞率，并具备更好的适应性和鲁棒性。