Resumen

El algoritmo existente de planificación dinámica de trayectorias no puede resolver adecuadamente el problema de la planificación de trayectorias de robots con ruedas en terrenos inclinados con obstáculos móviles dinámicos. Para resolver el problema de la baja tasa de convergencia en la fase de entrenamiento de DDQN, se propone el algoritmo de planificación de trayectorias dinámicas basado en la Red Q Doble de Árbol (TDDQN). El algoritmo descarta las trayectorias detectadas incompletas y sobre-detectadas optimizando la estructura del árbol, y combina el método DDQN con el método de estructura de árbol. En primer lugar, se utiliza el algoritmo DDQN para seleccionar la mejor acción en el estado actual después de realizar menos acciones, para así obtener la trayectoria candidata que cumple con las condiciones. Y luego, de acuerdo con el estado obtenido, el proceso anterior se repite para formar múltiples trayectorias de la estructura de árbol. Finalmente, se utiliza el método de supresión no máxima para seleccion

• Materias:Trituradora robótica Análisis cinemático Robots de articulación flexible Robot autónomo Articulación robótica
• Subjects:Robotic shredder Kinematic analysis Flexible joint robots Robot autonomous Robotic articulation
• Palabras claves:Algoritmo dinámico de planificación de trayectorias; Robot con ruedas; Terreno en pendiente; Obstáculos dinámicos en movimiento; Tree-Double Deep Q Network (TDDQN); Tasa de convergencia.
• Keywords:Dynamic path planning algorithm; Wheeled robot; Slope ground; Dynamic moving obstacles; Tree-Double Deep Q Network (TDDQN); Convergence rate