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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京師范大學(xué)申請的專利一種集群機器人躲避抓捕的強化學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115238870B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202210932874.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N3/092；該發(fā)明授權(quán)一種集群機器人躲避抓捕的強化學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)是由斯白露設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-08-04向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種集群機器人躲避抓捕的強化學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請公開了一種集群機器人躲避抓捕的強化學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)。首先對集群中的個體進行初始化；通過貪婪策略確定目標集群中各個個體的當前時刻動作數(shù)據(jù)；建立動力學(xué)模型進行學(xué)習(xí)；具體通過低維度的輸入學(xué)習(xí)周圍個體數(shù)量的任務(wù)，通過擴充觀察的維度，以學(xué)會聚集、防碰撞任務(wù)，進一步擴充觀察維度，以學(xué)會躲避抓捕的任務(wù)。不斷獲取環(huán)境信息并執(zhí)行動作，利用獎賞函數(shù)來更新策略網(wǎng)絡(luò)，最終完成特定任務(wù)的學(xué)習(xí)。本發(fā)明借鑒了生物集群的運動模式以及學(xué)習(xí)方式，具有高度的仿生性。同時，該框架的學(xué)習(xí)不依賴于任何先驗的行為規(guī)則以約束機器人的行為，而是讓所有個體從最初始的隨機狀態(tài)開始學(xué)習(xí)，降低了人工依賴性，具有良好的魯棒性與可擴展性。

本發(fā)明授權(quán)一種集群機器人躲避抓捕的強化學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種集群機器人躲避抓捕的強化學(xué)習(xí)方法，其特征在于，所述方法包括： S1，獲取目標集群，并對目標集群中的各個個體進行初始化；所述目標集群包括多個被捕機器人和一個捕獵機器人； S2，通過貪婪策略確定所述目標集群中各個個體的當前時刻動作數(shù)據(jù)；其中，所述動作包括個體的線加速度與轉(zhuǎn)向角度； S3，建立所述被捕機器人與所述捕獵機器人的動力學(xué)模型；所述動力學(xué)模型包括三個子網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其中第一子網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)用于獲取當前個體周圍個體數(shù)量結(jié)果，第二子網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)用于獲取聚集及防碰撞結(jié)構(gòu)，第三子網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)用于獲取躲避抓捕的相對位置結(jié)果； S4，遍歷所述目標集群中的所有個體作為當前個體對所述第一子網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行訓(xùn)練，具體使用q-learning對每個個體的策略網(wǎng)絡(luò)進行更新； S5，確定所述當前個體的周圍個體的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，并將所述周圍個體的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)與當前個體進行匹配進行合作學(xué)習(xí)； S6，更新所述貪婪策略中的概率參數(shù)，并開始執(zhí)行進行下一周期的訓(xùn)練，直至達到預(yù)設(shè)的訓(xùn)練周期； S7，當達到預(yù)設(shè)的訓(xùn)練周期第一子網(wǎng)絡(luò)收斂后，通過步驟S2到S5依次對第二子網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和第三子網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行訓(xùn)練得到目標動力學(xué)模型，所述目標動力學(xué)模型用于得到集群機器人躲避抓捕結(jié)果。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人北京師范大學(xué)，其通訊地址為：100875 北京市海淀區(qū)新街口外大街19號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。