申请/专利权人：福州大学

申请日：2023-10-25

公开（公告）日：2023-12-29

公开（公告）号：CN117311154A

主分类号：G05B13/04

分类号：G05B13/04

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.01.16#实质审查的生效;2023.12.29#公开

摘要：本发明涉及一种基于信息熵回报策略在部分可观环境的在线规划方法。用于机器人执行任务时的在线快速规划，在部分可观测环境下，现有POMDP在线规划方法存在采样盲目性和搜索效率局限性，移动机器人无法快速执行规划任务；机器人结合状态分布和高斯分布建立采样模块，选取采样模块中权重最佳的N个状态前向构建信念树，通过基于信息熵回报设计的回报函数，指导机器人的搜索方向。最后对信念树自上而下的扩展叶子节点并更新节点边界值（效用上、下限值），自下而上的更新父节点边界值，直到信念树根节点的不确定性为一个极小值的时候，终止信念树的探索；POMDP算法是在线POMDP规划算法IE‑DESPOT；本发明性能优于DESPOT和POMCP、LB‑DESPOT，在收敛速度和策略质量上具有优势。

主权项：1.一种基于信息熵回报策略在部分可观环境的在线规划方法，用于机器人执行任务时的在线快速规划，其特征在于，机器人结合状态分布和高斯分布建立采样模块，选取采样模块中权重最佳的N个状态前向构建信念树，通过基于信息熵回报设计的回报函数，指导机器人的搜索方向，最后对信念树自上而下的扩展叶子节点并更新节点边界值，自下而上的更新父节点边界值，直到信念树根节点的不确定性为一个极小值的时候，终止信念树的探索。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 福州大学 一种基于信息熵回报策略在部分可观环境的在线规划方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD