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摘要：本发明涉及一种基于强化学习的分布式多机器人系统移动控制方法，包括以下步骤：分别实时获取多机器人系统中各机器人的周围环境信息；将机器人的周围环境信息以及机器人对应的设定目标点信息输入预先构建的路径预测循环网络中，得到各机器人对应的多个预测路径点；根据各机器人对应的多个预测路径点，确定出各机器人对应的完整预测路径；基于各机器人对应的完整预测路径，相应控制各机器人按照对应的完整预测路径发生移动。与现有技术相比，本发明能够循环快速地产生准确的预测路径，并相应控制多机器人实现精准避障移动，确保多机器人系统中各机器人均能够在动态环境下避开周围所有障碍物后移动至对应目标点。
主权项：1.一种基于强化学习的分布式多机器人系统移动控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、分别实时获取多机器人系统中各机器人的周围环境信息；S2、将机器人的周围环境信息以及机器人对应的设定目标点信息输入预先构建的路径预测循环网络中，得到各机器人对应的多个预测路径点；S3、根据各机器人对应的多个预测路径点，确定出各机器人对应的完整预测路径；S4、基于各机器人对应的完整预测路径，相应控制各机器人按照对应的完整预测路径发生移动。
权利要求：
百度查询： 复旦大学 一种基于强化学习的分布式多机器人系统移动控制方法
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