【摘 要】
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针对公共场合密集人群在紧急情况下疏散的危险性和效果不理想的问题,提出一种基于深度Q网络(DQN)的人群疏散机器人的运动规划算法。首先通过在原始的社会力模型中加入人机作
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61806076);湖北省自然科学基金资助项目(2018CFB158);湖北省大学生创新创业训练计划项目(201810512055)~~
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针对公共场合密集人群在紧急情况下疏散的危险性和效果不理想的问题,提出一种基于深度Q网络(DQN)的人群疏散机器人的运动规划算法。首先通过在原始的社会力模型中加入人机作用力构建出人机社会力模型,从而利用机器人对行人的作用力来影响人群的运动状态;然后基于DQN设计机器人运动规划算法,将原始行人运动状态的图像输入该网络并输出机器人的运动行为,在这个过程中将设计的奖励函数反馈给网络使机器人能够在“环境行为奖励”的闭环过程中自主学习;最后经过多次迭代,机器人能够学习在不同初始位置下的最优运动策略,最大限度地提高总疏
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