一种基于IDCAC的移动机器人路径规划方法

本发明涉及路径规划技术领域，尤其涉及一种基于IDCAC的移动机器人路径规划方法，包括：利用Agent获取线速度和角速度、障碍物分布；分别设置Agent的线速度奖励值和角速度奖励值，利用线速度的最大值和当前值抑制Agent偏离度；利用角速度的最大值和当前值抑制Agent角速度偏差；设置外在奖励值，利用外在奖励和基于线速度和角速度的内在奖励建立混合奖励机制；基于辅助学习和策略学习构建协作导航架构；利用DDPM模型和对比学习生成虚拟数据并对其进行交叉匹配奖励预测模拟多样化数据，将对比学习特征嵌入策略学习中作为辅助训练。本发明解决常用的降维技术在减小维度会造成数据的丢失问题。