【摘 要】
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针对目前人群疏散方法中机器人灵活性低、场景适应性有限与疏散效率低的问题,提出一种基于深度强化学习的机器人疏散人群算法。利用人机社会力模型模拟突发事件发生时的人群
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金(61806076),湖北省自然科学基金青年基金(2018CFB158),湖北省大学生创新创业训练计划项目(S201910512026)。
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针对目前人群疏散方法中机器人灵活性低、场景适应性有限与疏散效率低的问题,提出一种基于深度强化学习的机器人疏散人群算法。利用人机社会力模型模拟突发事件发生时的人群疏散状态,设计一种卷积神经网络结构提取人群疏散场景中复杂的空间特征,将传统的深度Q网络与长短期记忆网络相结合,解决机器人在学习中无法记忆长期时间信息的问题。实验结果表明,与现有基于人机社会力模型的机器人疏散人群方法相比,该算法能够提高在不同仿真场景中机器人疏散人群的效率,从而验证了算法的有效性。
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