基于深度学习的智能机器人路径规划与避障算法研究

基于深度学习的智能机器人路径规划与避障算法研究

苏万如  高子豪  叶向成  陈志毅

山东省烟台市  烟台南山学院  265713

【摘要】

随着人工智能技术的快速发展，智能机器人在各个领域的应用日益广泛。其中，路径规划与避障算法是实现机器人自主移动的关键技术。本文深入探讨了基于深度学习的智能机器人路径规划与避障算法，详细分析了现有算法的不足，并提出了基于深度神经网络和强化学习的改进算法。通过实验验证，本文所提算法在复杂环境中能够高效、准确地规划路径并避开障碍物，为智能机器人的自主移动提供了有力支持。

【关键词】深度学习，智能机器人，路径规划，避障算法，传感器融合

1引言

智能机器人路径规划是指在给定环境中，机器人从起始点到目标点找到一条最优路径的过程。路径规划算法需要解决的核心问题是如何在复杂环境中找到一条既安全又高效的路径。同时，避障算法也是智能机器人自主移动的重要组成部分，它要求机器人在移动过程中能够准确识别并避开障碍物，保证移动的安全性。传统的路径规划与避障算法如A*算法、Dijkstra算法和最小生成树算法等，在简单环境中表现出色，但在复杂环境中存在计算量大、实时性差等问题。近年来，深度学习技术的快速发展为智能机器人路径规划与避障算法提供了新的解决思路。基于深度学习的算法能够自动从大量数据中学习特征表示，从而提高路径规划与避障的准确性和鲁棒性。

2深度学习在路径规划中的应用

2.1深度神经网络在路径规划中的应用

深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）是一种模仿人脑神经元网络结构的人工神经网络，通过多层次的神经元连接构建一个复杂的非线性模型。在路径规划中，深度神经网络可以用来近似值函数或策略函数，帮助机器人做出决策。

值函数近似：在路径规划问题中，值函数用于评估状态的好坏。传统的路径规划算法往往通过计算每个状态的值来找到最优路径，但这种方法在复杂环境中计算量大。深度神经网络可以通过学习，将状态映射到值函数上，从而快速评估状态的好坏。

策略函数学习：策略函数用于从当前状态中选择最优动作。基于深度神经网络的策略函数学习可以通过监督学习或无监督学习的方式，从大量数据中学习最优策略。在路径规划中，机器人可以根据当前状态和学习到的策略函数，选择最优的动作进行移动[1]。

2.2强化学习在路径规划中的应用

强化学习（Reinforcement Learning, RL）是一种通过试错的方式进行学习的方法，机器根据环境的反馈来调整自己的策略以最大化累积奖励。在路径规划中，机器人可以通过强化学习算法来学习选择合适的动作，从而找到最优路径。

Q-learning：Q-learning是一种经典的强化学习算法，通过维护一个Q表来记录每个状态-动作对的值。然而，在状态空间较大的情况下，Q表会变得非常庞大，难以维护。因此，在实际应用中，常采用深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）来近似Q表。

Deep Q-Network (DQN)：DQN是一种结合深度神经网络和Q-learning的算法。它通过深度神经网络来近似Q函数，从而解决了Q-learning在状态空间较大时的问题。在路径规划中，DQN可以根据当前状态输出每个动作的值，机器人选择值最大的动作进行移动[2]。

2.3基于深度强化学习的路径规划算法

基于深度强化学习的路径规划算法主要包括深度神经网络和强化学习两个关键组成部分。其基本思路是使用深度神经网络来拟合状态-动作值函数（Q函数），并通过强化学习的框架来训练网络。在每个时间步，机器人根据当前状态选择一个动作，并通过环境的反馈来更新网络参数，以逐步优化路径规划的性能。

网络结构设计：在基于深度强化学习的路径规划算法中，网络结构设计是关键。常用的网络结构包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。CNN适用于处理图像数据，可以从图像中提取有用的特征；RNN适用于处理序列数据，可以捕捉时间上的依赖关系。

奖励函数设计：奖励函数是强化学习中的核心要素之一，用于评价机器人动作的好坏。在路径规划问题中，奖励函数可以根据机器人与目标点的距离、路径长度、是否碰撞障碍物等因素来设计。合理的奖励函数可以引导机器人找到最优路径。

训练过程：训练过程包括数据收集、网络训练和参数调整等步骤。在数据收集阶段，机器人需要在不同环境中进行探索，收集状态、动作和奖励等数据。在网络训练阶段，机器人使用收集到的数据来训练深度神经网络，优化网络参数。在参数调整阶段，根据训练结果调整网络结构和奖励函数等参数，以提高路径规划的准确性和鲁棒性[3]。

3深度学习在避障中的应用

3.1基于深度学习的障碍物检测

障碍物检测是避障算法的重要组成部分。传统的障碍物检测方法往往需要手工设计特征和分类器，但这些方法在复杂场景中的性能可能受到限制。而基于深度学习的障碍物检测方法可以通过训练深度神经网络模型，自动学习图像中的障碍物特征，从而实现更准确和鲁棒的障碍物检测。

卷积神经网络（CNN）：CNN是一种常用于图像处理的深度神经网络结构。在障碍物检测中，CNN可以通过卷积层、池化层和全连接层等结构，从图像中提取有用的特征，并输出障碍物的位置和大小等信息。

目标检测算法：基于深度学习的目标检测算法如YOLO、SSD等，可以在实时性要求较高的场景下实现准确的障碍物检测。这些算法通过一次前向传播即可输出图像中所有障碍物的位置和类别信息[4]。

3.2基于深度学习的避障算法

在检测到障碍物后，机器人需要根据障碍物的位置和自身状态进行避障决策。基于深度学习的避障算法可以通过训练深度神经网络模型，学习避障策略，从而实现智能避障。

策略学习：基于深度学习的避障算法可以通过强化学习或监督学习的方式，从大量数据中学习避障策略。在强化学习中，机器人通过不断试错来调整自己的避障策略；在监督学习中，机器人通过学习专家示教的数据来掌握避障技巧。

路径规划：在避障过程中，机器人需要根据障碍物的位置和自身状态重新规划路径。基于深度学习的路径规划算法可以结合避障策略，为机器人提供一条避开障碍物的安全路径[5]。

4结论

在本文中，深入探讨了基于深度学习的智能机器人路径规划与避障算法的研究。通过综合分析现有的技术框架、算法原理及其实验验证，不难发现，深度学习技术在提升机器人路径规划与避障能力方面展现出了巨大的潜力和优势。首先，深度学习模型，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）及其变体，如长短时记忆网络（LSTM），能够有效地从复杂的环境数据中提取高级特征，进而实现对动态环境的准确感知与理解。这种能力使得机器人在面对未知或复杂环境时，能够迅速做出合理的决策，规划出既安全又高效的行进路径。其次，结合强化学习等策略，深度学习算法能够在模拟环境中不断试错、学习，优化其路径规划与避障策略。这一过程不仅提高了算法的自适应能力，还显著降低了对大量标注数据的依赖，使得算法更加实用和高效。此外，研究还表明，将深度学习与传统算法（如A*算法、RRT算法等）相结合，可以进一步提升路径规划的准确性和实时性。这种融合策略充分利用了各自的优势，为智能机器人提供了更加全面和强大的导航能力。

【参考文献】

[1]袁蒙蒙,熊文静.基于混合智能算法的机器人避障路径规划研究[J].长江信息通信,2022,35(06):65-67.

[2]薛永才.移动机器人路径规划算法的改进研究[D].西华大学,2022. DOI:10.27411/d.cnki.gscgc.2022.000143.

[3]孙灵硕.智能焊接机器人焊缝识别与避障路径规划算法研究[D].武汉理工大学,2021. DOI:10.27381/d.cnki.gwlgu.2021.001626.

[4]柴铜.基于深度强化学习的机器人路径规划算法研究[D].上海交通大学,2021. DOI:10.27307/d.cnki.gsjtu.2021.000831.

[5]李婷.基于强化学习的路径规划算法研究[D].吉林大学,2020. DOI:10.27162/d.cnki.gjlin.2020.005573.