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申请/专利权人:山东大学
摘要:本发明属于人群感知导航技术领域,提供了一种基于高阶图卷积神经网络的人群感知导航方法及系统。其中,该方法包括获取机器人和行人的实时可观察状态信息,构建出机器人和行人之间的关系有向图,将机器人附近预设距离内的行人视为一阶邻域,将其他行人作为二阶邻域;通过社会注意力机制,计算机器人与其相关的一阶邻域和二阶邻域中相应行人的注意力值,再基于注意力值及高阶图卷积神经网络从机器人和行人关系有向图中提取各个代理之间的交互特征;其中,代理包括机器人和行人;基于提取的各个代理之间的交互特征及基于DuelingDQN架构的深度强化学习网络,寻找机器人的最优的动作策略,以保证机器人在到达目标点的时候的预期奖励最大化。
主权项:1.一种基于高阶图卷积神经网络的人群感知导航方法,其特征在于,包括:获取机器人和行人的实时可观察状态信息,构建出机器人和行人之间的关系有向图,将机器人附近预设距离内的行人视为一阶邻域,将其他行人作为二阶邻域;通过社会注意力机制,计算机器人与其相关的一阶邻域和二阶邻域中相应行人的注意力值,再基于注意力值及高阶图卷积神经网络从机器人和行人关系有向图中提取各个代理之间的交互特征;其中,代理包括机器人和行人;基于提取的各个代理之间的交互特征及基于DuelingDQN架构的深度强化学习网络,寻找机器人的最优的动作策略,以保证机器人在到达目标点的时候的预期奖励最大化。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 山东大学 基于高阶图卷积神经网络的人群感知导航方法及系统
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