申请/专利权人：南京大学

申请日：2024-02-01

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117824658A

主分类号：G01C21/20

分类号：G01C21/20;G01C21/34;G06N20/00;G06N3/006;G06V20/56;G06V20/70

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明提供了一种基于探索边界掩码优化语义目标导航任务的方法，首先，建立和验证语义目标导航任务中路径规划终点选择的问题模型；其次，计算地图中已探索区域和未探索区域的分界线，称之为探索边界，将强化学习路径规划终点选择的动作空间限制在探索边界上；然后，利用探索边界上不同动作点之间的关系来优化价值计算，降低价值计算的方差；最后，处理训练样本的状态和动作，进行状态级别的数据增强，获取更多训练样本，提高规划终点选择的训练效率。本发明解决了语义目标导航任务中存在的低性能和低效率问题，路径长度加权的成功率指标提升了25.4％，仿真时间减少了3倍。

主权项：1.一种基于探索边界掩码优化语义目标导航任务的方法，其特征在于，包括以下步骤：1建立和验证语义目标导航任务中路径规划终点选择的问题模型；2计算地图中已探索区域和未探索区域的分界线，称之为探索边界，将强化学习路径规划终点选择的动作空间限制在探索边界上；3利用探索边界上不同动作点之间的关系来优化价值计算，降低价值计算的方差；4处理训练样本的状态和动作，进行状态级别的数据增强，获取更多训练样本，提高规划终点选择的训练效率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京大学 一种基于探索边界掩码优化语义目标导航任务的方法

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