一种用于在稀疏奖励信号下学习多机器人编队导航策略的课程学习方法

摘要

本发明属于机器人中的多移动机器人技术领域，更具体地，涉及一种用于在稀疏奖励信号下学习多机器人编队导航策略的课程学习方法。当奖励信号稀疏时，基于深度强化学习的多机器人编队导航方法难以通过试错的方式学习出有效的导航策略。为了让多机器人编队在奖励信号稀疏的情况下依然能够学习出导航策略，本发明提出了一种基于融合相对表现和绝对表现的课程学习方法；该方法首先依据起始点到目标点的距离对场景进行分类，然后基于多机器人编队在不同类型场景中的相对表现和绝对表现来安排接下来要进行交互的场景类型。通过本发明所提出的课程学习方法，多机器人编队能够在奖励信号稀疏的情况下学习出有效的导航策略。