一种基于改进DDPG算法的移动机器人轨迹规划方法

一种基于改进DDPG算法的移动机器人轨迹规划方法，选择双轮差速驱动的移动机器人作为设计与仿真对象，通过优化视觉预处理过程，增强视觉导航在光学特征复杂环境中的效果。根据视觉图像特点，该方法调整优化了基础DDPG算法的网络结构。同时，针对复杂空间中的奖励稀疏问题，设计了一种结合稀疏奖励与非稀疏奖励的融合奖励函数，提高算法在复杂空间中的学习引导能力。此外，改进方法中引入了优先经验回放机制，显著提升了部分可知环境中重要特征的学习能力。本发明训练收敛速度更快，训练稳定性更强，规划得到的轨迹更优。