摘要
本发明提供一种微小型机器人运动控制方法和系统,其中,对环境状态信息进行同步和校准处理,生成综合感知图像;分析综合感知图像,得到分类结果,并基于分类结果预测未来一段时间内影响微小型机器人运动轨迹的环境状态变化;使用快速随机树生成候选路径,并结合AI搜索算法对候选路径进行优化处理,得到目标路径;构建三维动态概率图,利用强化学习算法不断更新三维动态概率图,生成即时决策地图;利用卡尔曼滤波器对微小型机器人的进行位置估计,得到微小型机器人的位置状态,调整微小型机器人的驱动电机的速度和转向角度,生成微小型机器人的轨迹跟踪。本发明提供的技术方案提高了微小型机器人的灵活性和智能性。
技术关键词
微小型机器人
环境状态信息
轨迹
视觉伺服控制
决策
运动控制方法
多智能体强化学习
强化学习算法
动态
深度强化学习
预估模型参数
地图
进化算法
卡尔曼滤波
多传感器融合技术
高精度位置信息
驱动电机速度
计算机视觉算法
规则集
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车辆行驶控制器
系统工作状态
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片上系统
车辆行驶信息
室内外环境参数
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多模态数据融合
智能决策系统
特征提取模块
特征提取模型
数据特征提取