【CN110084307A】一种基于深度强化学习的移动机器人视觉跟随方法【专利】
基于深度学习的机器人视觉目标跟踪技术研究
基于深度学习的机器人视觉目标跟踪技术研究近年来，随着深度学习技术的不断发展，机器人视觉目标跟踪技术也得到了很大的进步。
这种技术可以使机器人在实际工作过程中更加智能化，如机器人在工厂搬运物品、在医院进行手术操作等。
本文将探讨基于深度学习的机器人视觉目标跟踪技术。
一、机器人视觉目标跟踪技术的原理和意义机器人视觉目标跟踪技术是利用图像处理算法对图像中的目标进行跟踪和定位，实时地追踪目标的位置和运动轨迹。
这种技术的意义在于，可以使机器人在处理工作时更加快速、准确，降低了错误率，提高了工作效率。
机器人视觉目标跟踪技术的原理是通过多种算法对图像中的目标进行识别、跟踪和定位。
其中，深度学习算法是一种比较常用的方法，通过卷积神经网络对图像进行学习和训练，可以使机器人在追踪目标时更加准确、快速。
二、基于深度学习的机器人视觉目标跟踪技术研究现状目前，基于深度学习的机器人视觉目标跟踪技术已经取得了一些重要的进展。
例如，2018年国外有学者提出了一种基于深度学习的视觉目标跟踪算法——SiamMask。
该算法将跟踪和分割相结合，准确度较高，可以在物体遮挡或移动时自动检测并更新追踪框。
在国内，也有很多学者在深度学习算法上进行机器人视觉目标跟踪技术的研究。
例如，在2019年，有一篇论文提出了一种基于卷积神经网络和长短期记忆网络的深度视觉跟踪算法，该算法在追踪大尺寸目标时具有很好的稳定性。
三、存在的问题和挑战虽然基于深度学习的机器人视觉目标跟踪技术已经取得了一些进展，但是在实际应用中，还存在着一些问题和挑战。
首先，目标遮挡和变形是机器人视觉目标跟踪技术中常见的问题，在实际应用中需要对算法进行优化。
其次，基于深度学习的算法需要消耗大量的计算资源，增加了机器人追踪目标的成本。
而且，算法的泛化能力也是一个重要的问题，需要对算法进行多样性训练，适应不同场景下的目标跟踪需求。
四、未来的发展方向基于深度学习的机器人视觉目标跟踪技术在未来仍将取得更大的发展。
利用深度强化学习算法实现自主移动机器人导航
利用深度强化学习算法实现自主移动机器人导航自主移动机器人导航是近年来人工智能领域的一个热门研究方向。
利用深度强化学习算法实现自主移动机器人导航已经成为许多研究者的关注焦点。
本文将介绍深度强化学习算法在自主移动机器人导航中的应用，并探讨其优势和挑战。
自主移动机器人导航是指机器人能够在未知环境中自主地规划路径、感知环境并进行导航的能力。
传统的导航算法通常基于手工设计的规则和模型，但这种方法往往对环境变化和未知情况的适应能力较差。
而深度强化学习算法则能在没有先验知识的情况下通过与环境进行交互来学习策略，具有更好的泛化能力。
深度强化学习算法的核心思想是将机器人的导航问题建模为马尔科夫决策过程（Markov Decision Process，MDP）。
MDP是一种数学模型，描述了一个决策者在状态和动作的组合下获得累积奖励的过程。
深度强化学习算法通过训练一个智能体（机器人）来学习最优的决策策略，使其能够在各种状态下选择最优的动作。
在自主移动机器人导航中，深度强化学习算法的核心是深度神经网络和强化学习算法的结合。
深度神经网络用于建模机器人的感知能力和决策能力，将环境中的状态作为输入，输出相应的动作。
而强化学习算法则用于通过与环境的交互来训练神经网络，使其能够学习到最优的策略。
在训练过程中，机器人通过与环境进行交互来获取经验数据，在每一次交互过程中，机器人根据当前状态选择一个动作，并获得相应的奖励。
深度强化学习算法通过优化神经网络的参数使得机器人能够最大化累积奖励，从而学习到最优的策略。
其中，值函数是衡量每个状态的价值的函数，策略网络则用于选择动作。
深度强化学习算法在自主移动机器人导航中具有许多优势。
首先，深度神经网络能够自动从原始数据中提取有用的特征，无需手工设计特征，减少了特征工程的工作量。
其次，深度强化学习算法能够从大规模的经验中进行学习，提高了模型的泛化能力。
此外，深度强化学习算法还具有一定的鲁棒性，能够在环境不确定和存在噪声的情况下仍能得到较好的效果。
基于强化学习的自主移动机器人导航
基于强化学习的自主移动机器人导航自主移动机器人是一种能够自主感知环境并进行决策的机器人系统。
在过去的几十年中，研究人员致力于开发新的技术和算法来提高自主移动机器人的导航能力。
强化学习是一种机器学习方法，通过与环境进行交互来学习最优决策策略。
基于强化学习的自主移动机器人导航就是利用强化学习算法，使机器人能够自主学习导航决策策略，以达到高效、精确的导航目标。
在基于强化学习的自主移动机器人导航中，首先要确定机器人的状态空间、行动空间和奖励函数。
状态空间是机器人在导航过程中所处的状态的集合，通常包括机器人的位置、速度、方向等信息。
行动空间是机器人可以采取的操作的集合，可以包括前进、后退、左转、右转等。
奖励函数用于评估机器人每个状态和行动的优劣，根据奖励函数的设定，机器人可以通过最大化累积奖励来学习优化导航策略。
接下来，需要选择适合于自主移动机器人导航的强化学习算法。
传统的强化学习算法包括Q-learning和SARSA等，在自主移动机器人导航中也可以应用这些算法。
Q-learning是一种基于值函数的强化学习算法，通过更新学习的Q值来实现对最优策略的学习。
SARSA算法则是一种基于状态-行动值函数的强化学习算法，它利用累计奖励和当前策略下的下一个状态-行动值来更新值函数。
这些算法在自主移动机器人导航中可以通过与环境进行交互来学习最优导航策略。
在实际应用中，基于强化学习的自主移动机器人导航还需要解决一些挑战。
首先，机器人需要准确感知环境，包括地图、障碍物和目标位置等。
机器人需要通过传感器获取环境信息，并对这些信息进行处理和分析。
其次，机器人需要具备学习能力，能够从与环境的交互中不断改进导航策略。
强化学习算法需要在不断的试错中学习最优导航策略。
此外，机器人还需要具备决策能力，能够根据感知到的环境信息和学习到的导航策略进行决策。
基于强化学习的自主移动机器人导航具有广泛的应用前景。
例如，在室内环境中，自主移动机器人可以帮助人们完成一些日常生活的任务，如物品搬运、清洁等。
一种基于强化学习的激光AGV的路径跟踪控制方法[发明专利]
![一种基于强化学习的激光AGV的路径跟踪控制方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/92f794d9e109581b6bd97f19227916888486b9b5.png)
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010554244.X(22)申请日 2020.06.17(71)申请人 杭州电子科技大学地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2号大街(72)发明人 任彧 杜恩民 (74)专利代理机构 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240代理人 朱亚冠(51)Int.Cl.G05D 1/02(2020.01)(54)发明名称一种基于强化学习的激光AGV的路径跟踪控制方法(57)摘要本发明涉及了一种基于强化学习的激光AGV的路径跟踪控制方法，将激光AGV建模为马尔科夫决策过程，然后使用Actor ‑Critic框架作为控制算法的架构，并利用近端优化策略来作为控制算法Actor的策略梯度，最后使用有限步优势估计减小神经网络逼近偏差，并利用高斯策略输出作为控制算法Actor的动作输出。
本发明面对参数变化不大的激光AGV时能够直接使用先前网络参数进行路径跟踪，当面对参数变化范围较大的激光AGV时只需要让其自动化的重新训练就能够实现精确的路径跟踪。
在训练的过程中，不需要人工过多的干预，并且不需要对激光AGV进行精确建模，实现了完全的自动化操作。
权利要求书1页 说明书4页 附图1页CN 111752274 A 2020.10.09C N 111752274A1.一种基于强化学习的激光AGV的路径跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、将激光AGV路径跟踪系统建模为马尔可夫模型，也就是MDP；在单驱的激光AGV的情况下，不同参数以及不同车型的激光AGV路径跟踪问题均被描述为MDP，因此对激光AGV路径跟踪系统MDP建模只需要一次就行，后期无需再次建模；MDP的建模最主要就是三元素(s t ,a t ,R t )，其中s t 为状态空间，需要满足当前状态能够有效的总结过去的状态并且包含影响未来状态的所有因素，并且要避免部分可观察MDP；a t 为动作空间，考虑到速度的控制较为简单，所以a t 要关注的重点在转向力矩的控制上；R t 为奖励函数，需要保证输出转向力矩稳定的同时使距离误差e d 和角度误差e θ趋向于零，即不同阶段优化不同目标；步骤二、使用Actor -Critic框架作为控制算法架构，控制算法通过与MDP不断的交互训练得到能够实现精确路径跟踪的控制器；Actor -Critic框架由演员Actor和评论家Critic两部分组成，Actor用于输出当前状态下激光AGV应该采取的行动，Critic用于评估Actor输出动作的好坏程度，评估的方式通过将Critic使用MDP的三元素估计的时域差分误差传递给Actor，Actor使用该误差经过分析计算更新自我参数来不断的学习如何更好的实现激光AGV的路径跟踪；MDP将激光AGV通过自身得到的传感器返回信息以及跟踪误差信息转化为步骤1中的s t 和R t ，Actor将s t 作为输入并输出下一个时刻的动作a t ，与此同时将s t 、a t 与R t 作为Critic的输入得到相应的时域差分误差用于更新Critic和Actor，激光AGV按照得到的动作a t 做出相应的行为，并又一次产生传感器返回信息和跟踪误差；控制算法通过上述方式不断的与MDP交互，与此同时MDP不断的从激光AGV路径跟踪误差系统中获得相关信息，来自我学习，随着训练迭代的次数增加最终将控制算法训练为实现精确路径跟踪的控制器；对于控制算法训练时的激光AGV与真实控制的激光AGV参数和车型不同的情况下，控制算法只需要自动训练不需要人工过多的干涉就能够得到实现精确路径跟踪的控制器；步骤三、使用训练得到的控制器实现激光AGV的精确路径跟踪。
基于深度强化学习的机器人视觉控制研究
基于深度强化学习的机器人视觉控制研究近年来，机器人技术得到了广泛的应用和迅速的发展，其中机器人视觉控制是其中的重要方向之一。
随着深度学习的不断发展和应用，基于深度强化学习的机器人视觉控制研究得到了越来越多的关注和研究。
一、深度学习和强化学习在机器人视觉控制中的应用深度学习是机器学习领域中的一种方法，它可以通过建立复杂的神经网络模型来学习和理解数据。
在机器人视觉控制中，深度学习可以用来提取图像特征，从而实现机器人对环境和任务的感知和理解。
与此同时，强化学习可以用于机器人视觉控制中的决策和控制过程。
强化学习是一种机器学习的方法，它主要通过学习和调整行为策略来使机器人在环境中达成特定的目标，以最大化它的奖励。
在机器人视觉控制中，强化学习可以用来优化机器人的控制策略，使机器人能够更准确地完成任务。
因此，基于深度强化学习的机器人视觉控制具有广泛的应用前景和研究价值。
二、基于深度强化学习的机器人视觉控制方法基于深度强化学习的机器人视觉控制方法通常包括以下几个步骤：1.数据采集在机器人视觉控制中，数据采集是非常关键的一步。
可以通过机器人的传感器收集一些数据，例如图像和机器人的状态信息。
这些数据可以用于训练深度神经网络和强化学习模型。
2.任务描述和奖励函数的定义为了使机器人能够理解任务和目标，在实现机器人视觉控制之前，需要定义好任务描述和奖励函数。
任务描述是指机器人需要完成的任务的具体描述，例如在搬运物体时需要将物体移动到指定的位置。
奖励函数则是用来描述机器人完成任务的好坏程度，通过调整奖励函数可以调整机器人的行为策略。
3.训练深度神经网络在数据采集和任务描述之后，可以利用深度神经网络分析数据，提取图像特征，进而实现图像处理。
深度神经网络可以通过训练来学习数据的特征，最终实现机器人的感知和理解能力。
在训练的过程中，可以采用误差反向传播的方法和学习率等技巧来优化模型。
4.强化学习训练在深度神经网络训练之后，可以通过强化学习来训练机器人的控制策略。
基于深度强化学习的视觉跟踪技术研究
基于深度强化学习的视觉跟踪技术研究随着人工智能技术的快速发展，机器学习技术在视觉跟踪领域得到了广泛应用。
视觉跟踪技术是指在视频中跟踪目标物体的位置和运动状态，为计算机视觉领域的很多应用提供重要的支撑。
基于深度强化学习的视觉跟踪技术是近年来的一个热门研究方向，本文将介绍这方面的研究现状和发展趋势。
首先是视觉跟踪技术的发展历程。
视觉跟踪技术的起源可以追溯到上个世纪七十年代，当时主要是基于模板匹配和区域比较的方法。
随着计算机硬件和图像处理技术的不断发展，视觉跟踪技术也逐渐从2D图像跟踪扩展到3D物体跟踪，同时涌现了许多不同的算法，如颜色直方图法、多卡尔曼滤波法、粒子滤波法等。
但现有方法存在很多局限性，比如对光照、视角等变化很敏感，难以跟踪物体形变等等。
接着是深度强化学习在视觉跟踪技术中的应用。
深度强化学习是指使用神经网络来学习如何最大化某种奖励信号的技术。
在视觉跟踪领域，深度强化学习被应用于跟踪器的决策过程中，通过不断地学习来提高跟踪器的准确性和鲁棒性。
深度强化学习的优点在于不需要人工提取特征，而是通过神经网络自动学习特征，从而克服了传统算法的局限性。
一种基于深度强化学习的视觉跟踪算法是DRLT（Deep Reinforcement Learning Tracker），由何凯明等人于2016年提出。
DRLT采用了两个神经网络，一个用于学习如何预测目标运动状态，另一个用于学习如何选择最佳的跟踪策略。
DRLT不仅能够在各种不同的跟踪场景中有效地跟踪目标，而且能够在大规模的跟踪数据集上进行端到端的训练，提高了跟踪器的泛化能力。
另一个基于深度强化学习的视觉跟踪算法是TADT（Tracking with Adaptive Decision Trees）。
TADT采用了决策树结构，通过多个决策节点来进行目标跟踪决策，在节点处进行决策的同时，动态地选择相应的决策树结构。
与传统的跟踪方法相比，TADT不仅具备更高的准确性和鲁棒性，而且具有更快的跟踪速度。
基于深度学习技术的机器人视觉强化学习
基于深度学习技术的机器人视觉强化学习机器人是人类创造出来的智能化装置，目的是让机器人能够帮助人类完成一系列工作，而机器人的出现，使得人类不再需要去面对危险、累赘的劳动，也在各个领域中得到了广泛应用。
而深度学习技术则是目前研究的热点，许多学科都在利用这一技术来进行研究和应用，其中也包含了机器人领域。
深度学习技术可以使机器人视觉应用更加灵活和智能，同时也可以让机器人的应用变得更加普及化。
接下来，本文针对基于深度学习技术的机器人视觉强化学习进行探讨。
一、机器人视觉在深度学习技术中的应用深度学习技术的核心就是神经网络，神经网络的目的是通过模拟人类神经网络的方式，来实现机器的智能。
而神经网络的应用则可以通过图像识别、语音识别、自然语言处理等方式实现。
其中，机器人视觉通过深度学习技术的应用，可以让机器人在处理图像和视频方面变得更加智能。
利用卷积神经网络（CNN）技术，机器人可以更加精准地区分不同的图像中的细节，并且可以通过增加层数提高算法的精度。
二、机器人视觉在强化学习中的应用强化学习是机器学习的一种，主要的目的是让机器人通过反馈来学习如何制定最优的决策，可以使得机器人更加适应复杂的环境，同时也可以提高机器人的运作效率。
将神经网络技术与强化学习技术相结合，可以让机器人视觉应用更加智能化，机器人能够通过深度学习技术对不同场景给予反馈，让机器人更加快速地完成指定的任务，同时也可以让机器人能够根据环境的变化，根据新的经验学习制定最优的决策。
三、深度学习技术的应用案例随着深度学习技术的不断发展，机器人在视觉方面的应用也日益普及，例如在工业领域中，机器人视觉可以进行零部件的检测、产品装配等工作。
此外，机器人视觉在农业领域也有着广泛的应用，例如机器人可以通过视觉分析地块状况、影像采集、测量植物的营养素等等。
因此，基于深度学习技术的机器人视觉强化学习应用将会在未来得到更加广泛的发展。
四、未来展望基于深度学习技术的机器人视觉强化学习，是目前研究的热点，许多学者也都热衷于这个领域。
基于深度强化学习的机器人视觉导航与操作技术研究
基于深度强化学习的机器人视觉导航与操作技术研究深度强化学习是一种结合了深度学习和强化学习的技术，它已经在机器学习领域取得了许多突破，特别是在机器人视觉导航与操作技术方面。
在过去的几十年中，机器人技术取得了长足的发展，但是机器人的算法和智能程度仍然有待提高。
传统的机器人视觉导航与操作技术主要基于传感器数据和规则模型，存在着数据处理复杂、模型更新困难等问题。
而基于深度强化学习的机器人视觉导航与操作技术则可以充分利用深度学习的优势，通过强化学习的方式提高机器人的智能水平。
深度强化学习能够通过大量的数据和样本来学习和模拟人类的行为方式。
它的核心思想是通过给予机器人奖励和惩罚来指导其学习行为，从而达到最优的决策和操作。
与传统的监督学习相比，深度强化学习更加适用于机器人视觉导航与操作技术，因为它可以在没有人工标签的情况下进行学习，并且能够通过实时反馈来不断优化和提高机器人的性能。
机器人视觉导航与操作技术是指机器人在未知环境中进行自主导航和操作的能力。
深度强化学习可以通过机器学习算法将机器人的感知信息与行为策略相结合，从而使机器人能够在复杂的环境中进行准确的位置定位、路径规划和物体识别等任务。
例如，在机器人导航方面，机器人可以通过学习和模拟人类的行为方式来自主选择最优路径，并且可以通过不断的尝试和学习来改善自己的导航能力。
在机器人操作方面，机器人可以通过学习和模仿人类的操作方式来实现高精度的物体抓取和操纵。
在实际应用中，基于深度强化学习的机器人视觉导航与操作技术已经取得了令人瞩目的成果。
例如，AlphaGo通过深度强化学习的方式成为了全球围棋冠军，展示了深度强化学习在复杂任务中的强大能力。
在机器人视觉导航与操作技术方面，一些研究人员已经使用深度强化学习技术实现了机器人自主识别和抓取物体、自主规划路径并行走的能力，大大提高了机器人的智能水平。
尽管基于深度强化学习的机器人视觉导航与操作技术取得了显著的进展，但是仍然存在一些挑战和问题。
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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910361528.4
(22)申请日 2019.04.30
(71)申请人 东北大学
地址 110819 辽宁省沈阳市和平区文化路
三巷11号
(72)发明人 张云洲 王帅 庞琳卓 刘及惟
王磊
(74)专利代理机构 大连理工大学专利中心
21200
代理人 陈玲玉 梅洪玉
(51)Int.Cl.
G06K 9/62(2006.01)
G06N 3/04(2006.01)
G05D 1/12(2006.01)
(54)发明名称一种基于深度强化学习的移动机器人视觉跟随方法(57)摘要本发明提出了一种基于深度强化学习的移动机器人视觉跟随方法。
采用“模拟图像有监督预训练+模型迁移+RL ”的架构，首先在真实环境中收集少量的数据，采用计算机程序和图像处理技术对数据集进行自动化扩充，以便在短时间内得到大量可以适应真实场景的模拟数据集，用于对跟随机器人的方向控制模型进行有监督训练；其次，搭建用于机器人方向控制的CNN模型，并用自动化构造的模拟数据集对其进行有监督训练，使其作为预训练模型；接着将预训练模型的知识迁移到基于DRL的控制模型中，令机器人在真实环境中执行跟随任务，结合强化学习机制，使得机器人可以在环境交互的过程中一边跟随，一边对方向控制性能进行提升，不仅鲁棒性高，且大
大降低成本。
权利要求书2页 说明书5页 附图3页CN 110084307 A 2019.08.02
C N 110084307
A
1.一种基于深度强化学习的移动机器人视觉跟随方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：数据集的自动化构造；
(1)准备一个被跟随的目标易与背景区分开的简单场景；在简单场景下，从跟随机器人的视野采集目标人在机器人视野中不同位置的视野图像；
(2)准备跟随机器人的应用场景作为复杂场景图像，利用图像掩模技术将目标人从简单场景的背景中提取出来，进而与复杂场景相叠加，即得到目标人处于复杂场景下的图像，并且直接为合成的复杂场景图像赋予相应的简单场景下的动作空间标签；
步骤二：基于CNN的方向控制模型搭建及训练；
利用步骤一自动化构造的数据集对CNN模型进行有监督训练，使得CNN能够达到通过机器人视野输入图像输出对应动作状态的效果，从机器人的单目彩色相机采集到的图像，在输入给CNN之前，先将其RGB三通道转换为HSV通道，再作为输入图像送给CNN，之后网络可以输出对应的动作状态；
步骤三：模型迁移；
将步骤二训练好的CNN参数权重作为初始参数迁移给DRL模型，使得DRL模型获得与CNN 模型相同的控制水平；
步骤四：基于DRL的方向控制模型搭建及训练；
将步骤三初始参数迁移后的DRL模型用于机器人端进行使用，并且通过不断与环境进行交互，使机器人能够不断更新模型，学习到当前所处的环境。
2.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的移动机器人视觉跟随方法，其特征在于，步骤二：从机器人的单目彩色相机采集到的图像大小为640×480，在输入给神经网络之前，先将其RGB三通道转换为HSV通道，并且将640×480大小的图像调整成60×80大小，将4个相邻时刻所采集到的图像合并在一起作为网络的输入，最终的输入层包含4×3共12通道，每一个通道的大小都为60×80。
3.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的移动机器人视觉跟随方法，其特征在于，步骤二：基于的CNN结构由8层组成，包括卷积层3层、池化层2层、全连通层2层和输出层；从前往后，三个卷积层的的卷积核参数设置分别为：8×8、4×4、2×2；两个池化层均采用最大池化，大小均为2×2；经过第三个卷积之后，将会输入给两个全连接层，每一层均有384个节点，在全连接层之后为输出层，经过输出层之后即为多维输出，每一个维度表示对应方向的动作，一共包含三个方向的动作：向前、向左、向右；三个卷积层和两个全连接层之后都会加一个Relu激活函数用以对输入层的结果非线性化；CNN参数的更新采用交叉熵损失函数，具
体表示为：
其中，y ′为样本的标签数据，是三维的One -Hot向量，其中为1的维度表示正确的动作；f (x)表示CNN模型对各个动作维度的预测概率。
4.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的移动机器人视觉跟随方法，其特征在于，步骤三中的DRL模型具体为DQN模型，迁移过程为：去除训练好的CNN网络的Softmax层，将前面各层的权重参数直接赋予DQN模型。
5.根据权利要求4所述的基于深度强化学习的移动机器人视觉跟随方法，其特征在于，步骤四：DQN使用神经网络近似值函数，即神经网络的输入是当前状态值s，输出是预测的价
权 利 要 求 书1/2页2CN 110084307 A。