摘要
本发明涉及强化学习技术领域,提供了一种基于强化学习的扫地机器人控制系统,该系统包括环境感知模块、机器人控制模块和动作执行模块;环境感知模块采用多传感器联合定位算法融合激光雷达、IMU和视觉传感器的数据,实时估算扫地机器人的运动状态;机器人控制模块采用稳定目标引导深度Q学习技术生成最优控制策略,使机器人能够自适应地调整清扫路径、避障策略和操作模式;通过本发明的技术方案,不仅提高了机器人在复杂环境中的定位精度,还增强了其对环境变化的适应能力,提升了整体工作效率和智能化水平;该系统能够为用户提供更加稳定、精准且高效的扫地机器人解决方案。
技术关键词
机器人控制模块
运动状态信息
深度Q学习
多传感器
定位算法
积分算法
网络
控制扫地机器人
融合激光雷达
补偿方法
跟踪方法
强化学习技术
在线
策略
整体工作效率
梯度下降算法
数据
系统为您推荐了相关专利信息
邻域
序列
三次样条插值
多传感器融合
车辆自动驾驶技术
结构健康监测系统
动态响应模型
监测策略
压缩特征
生成结构
巡检机器人
跟踪导航方法
深度强化学习
直方图均衡化
信息处理模块
路径规划系统
避障算法
人形机器人
多模态数据融合
动态障碍物
空肠置管
强化学习控制方法
机器人控制方法
生成动作
导管