安全屏障机制下基于SAC算法的机器人导航系统
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河海大学 理学院

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中图分类号:

TP242.6

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国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目)


The Robot Navigation System Based on SAC Algorithm with Security Barrier Mechanism
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College of Science, Hohai University

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    摘要:

    为了提高移动机器人自主导航系统的智能化水平和安全性,设计了安全屏障机制下基于Soft Actor-Critic算法的自主导航系统,并构建了依赖于机器人与最近障碍物距离、与目标点距离以及偏航角的回报函数. 在Gazebo仿真平台中,搭建载有激光雷达的移动机器人以及周围环境. 实验证明,安全屏障机制一定程度上降低了机器人撞击障碍物的概率,提高了导航的成功率,并使得基于Soft Actor-Critic算法的移动机器人自主导航系统具有更高的泛化能力. 在更改起终点甚至将静态环境改为动态时,系统仍具有自主导航的能力.

    Abstract:

    In order to improve the intelligent level and security of mobile robot autonomous navigation system, an autonomous navigation system based on Soft Actor-Critic algorithm under the security barrier mechanism was pro-posed to make the robot more intelligent. The return function based on the distance between the robot and the nearest obstacle, the distance from the target point and the yaw angle was designed. In the gazebo simulation platform, a mobile robot with lidar and its surrounding environment were built. Experiments showed that the security barrier mechanism reduced the probability of robot hitting obstacles to a certain extent, improved the success rate of navigation, and made the mobile robot autonomous navigation system based on Soft Actor-Critic algorithm have higher generalization ability. The system still had the ability of autonomous navigation when changing the origin and destination or even changing the static environment to dynamic.

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  • 收稿日期:2022-06-01
  • 最后修改日期:2022-06-29
  • 录用日期:2022-07-12
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