一种导航模型的训练方法及导航方法

本申请提出一种导航模型的训练方法及导航方法。一种导航模型的训练方法包括：获取第一高精度全局地图、初始深度学习模型；获取第一机器人当前时刻的状态数据和雷达数据；根据状态数据以及第一高精度全局地图，计算目标奖励值；根据状态数据、雷达数据以及第一高精度全局地图，确定第一输入数据集以及第二输入数据集；利用初始深度学习模型处理第一输入数据集以及第二输入数据集，得到目标损失函数；利用目标损失函数、目标奖励值调整初始深度学习模型的权重，得到第一深度学习模型；第一深度学习模型包括第一Actor网络、第一Critic网络；更新当前训练次数；检测当前训练次数是否大于训练次数阈值；在确定大于的情况下，将第一Actor网络作为导航模型。