一种基于强化学习的仓储机器人路径规划方法

本发明涉及机器人自动控制技术领域，特别是涉及一种基于强化学习的仓储机器人路径规划方法，包括：S1、获取目标仓储机器人当前状态信息；S2、将所述当前状态信息构建为时序状态序列后，输入预设的路径规划模型中，输出动作信息，并控制所述目标仓储机器人执行所述动作信息，其中，所述路径规划模型通过结合TD3算法、LSTM网络、多头注意力机制和HER经验回放机制构建；S3、迭代循环S1‑S2，直至所述目标仓储机器人达到目标位置，完成所述目标仓储机器人的路径规划。本发明能够实现仓储机器人的路径规划方法，使仓储机器人在复杂的环境中高效、安全地完成任务。