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本发明属于多智能体强化学习技术领域，具体技术方案为：一种基于深度强化学习的多智能体导航算法：一、建模：将智能体速度和角速度均进行限定，定义智能体当前时刻的速度信息、低维环境特征；二、重要性采样，确定最终目标函数；三、置入奖惩函数，通过奖惩函数指导智能体所选择行为好坏的评价标准；该算法将A*算法融合到PPO算法中，利用设计的奖惩函数实现两种算法的深度融合，智能体通过输入传感器原始图像数据，决策规划出最佳行动路径，到达目标点，本算法在不同场景中的成功率、耗时、距离和平均速度等方面均很优秀，并且通过改
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113218400 B
(45)授权公告日 2022.04.19
(21)申请号 202110533403.2 CN 111145145 A,2020.05.12
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