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🔥 内容介绍

移动机器人路径规划是指在已知或未知环境中，依据预设目标（如最短路径、最低能耗、最高安全性），为机器人规划出从起始点到目标点的无碰撞可行路径。其核心目标包含三维度：一是安全性，确保路径避开障碍物与危险区域；二是高效性，最小化路径长度或移动时间；三是适应性，能应对环境动态变化（如临时障碍物、地图误差）。

该技术广泛应用于工业、服务、安防等领域：在智能制造场景中，AGV（自动导引车）需在产线间快速穿梭，规划路径需兼顾生产节奏与设备避让；在家庭服务场景中，扫地机器人需在复杂家居环境中自主避障，同时保证清洁覆盖率；在仓储物流场景中，无人叉车需在货架密集区域精准导航，避免货物碰撞与路径拥堵。

传统路径规划方法的局限性

传统路径规划方法可分为 “静态环境方法” 与 “动态环境方法”，但在应对复杂场景时均存在明显短板：

1. *静态方法（如 A、Dijkstra 算法）**：依赖完整且精确的环境地图，仅适用于预先建模的静态场景。当环境中出现临时障碍物（如仓储中掉落的货物）时，算法无法实时调整路径，需重新遍历整个地图，导致响应延迟；

1. 传统强化学习方法（如基础 DQN）：虽能通过与环境交互自主学习最优策略，但在处理高维环境状态（如像素级地图）时，仅依靠全连接神经网络难以有效提取空间特征，易出现 “维度灾难”，且无法捕捉环境的时序动态变化（如移动障碍物的运动趋势）；

1. 单一深度学习方法（如仅用 CNN 或 LSTM）：CNN 擅长提取空间特征（如障碍物形状、位置），但无法记忆历史状态信息，难以预判动态障碍物的运动轨迹；LSTM 虽能处理时序数据，但对空间特征的提取能力薄弱，在复杂地图中易因空间信息丢失导致路径规划偏差。

针对上述痛点，本文提出基于 CNN-LSTM 的深度 Q 网络（CNN-LSTM-DQN），通过 CNN 与 LSTM 的协同作用，同时强化空间特征提取与时序动态感知能力，提升移动机器人在复杂动态环境中的路径规划性能。

CNN-LSTM-DQN 的核心架构设计

算法整体框架

CNN-LSTM-DQN 以经典 DQN 为基础框架，融合CNN 空间特征提取模块与LSTM 时序信息处理模块，构建 “环境感知 - 特征融合 - 策略学习 - 路径输出” 的端到端路径规划流程，具体框架如下：

1. 环境感知阶段：通过机器人搭载的传感器（如激光雷达、摄像头）获取环境数据，将其转换为标准化的状态输入（如 8×8 或 16×16 的栅格地图，其中 0 表示可通行区域，1 表示障碍物，2 表示起始点，3 表示目标点）；

1. 空间特征提取阶段：利用 CNN 模块对栅格地图进行卷积操作，提取障碍物分布、目标点相对位置等空间特征，输出高维空间特征向量；

1. 时序信息处理阶段：将连续时间步的空间特征向量输入 LSTM 模块，学习环境的动态变化规律（如移动障碍物的速度、方向），输出融合时空特征的状态表示；

1. Q 值预测与策略学习阶段：将时空融合特征输入全连接层，预测每个动作（如上下左右、斜向移动，共 8 个方向）的 Q 值，通过 ε- 贪婪策略选择当前最优动作；

1. 经验回放与网络更新阶段：将 “状态 - 动作 - 奖励 - 下一状态” 经验存储至回放缓冲区，定期采样数据训练网络，通过目标网络与在线网络的同步更新，保证训练稳定性；

1. 路径生成阶段：重复上述过程，直至机器人到达目标点或达到最大探索步数，输出最终规划路径。

CNN 模块的空间特征提取设计

CNN 模块的核心作用是从高维栅格地图中提取关键空间特征，减少冗余信息，为后续时序处理奠定基础。其具体结构与参数设置如下：

1. 网络结构

采用 “2 层卷积层 + 1 层池化层 + 1 层扁平化层” 的架构：

• 输入层：维度为H×W×C，其中H和W为栅格地图的高度与宽度（本文统一设为 16×16），C为通道数（栅格地图为单通道，故C=1）；

• 卷积层 1：采用 3×3 的卷积核，数量为 16，步长为 1，填充方式为 “same”（保证输出尺寸与输入一致），激活函数为 ReLU，主要提取局部障碍物分布特征；

• 池化层：采用 2×2 的最大池化核，步长为 2，将卷积层 1 的输出尺寸压缩至 8×8，减少计算量的同时保留关键空间信息；

• 卷积层 2：采用 3×3 的卷积核，数量为 32，步长为 1，填充方式为 “same”，激活函数为 ReLU，进一步提取全局空间特征（如起始点到目标点的大致方向、障碍物密集区域分布）；

• 扁平化层：将卷积层 2 输出的8×8×32特征图转换为 1 维向量（维度为 2048），作为 LSTM 模块的输入。

2. 空间特征提取优势

相比传统全连接网络，CNN 模块在路径规划中的优势显著：

• 针对复杂栅格地图（如 16×16 含多个障碍物的场景），CNN 通过局部卷积操作，能精准捕捉障碍物的形状与位置关系，避免全连接网络因参数过多导致的过拟合；

• 在多障碍物场景中，CNN 提取的 “障碍物边缘特征” 与 “可通行区域连通性特征”，能帮助机器人快速识别最优路径方向，减少无效探索步数。

LSTM 模块的时序信息处理设计

LSTM 模块的核心作用是学习连续时间步的环境动态变化，尤其适用于存在移动障碍物的场景。其具体结构与参数设置如下：

1. 网络结构

采用 “1 层 LSTM 层 + 1 层全连接层” 的架构：

• 输入层：接收 CNN 模块输出的空间特征向量（维度为 2048），每个时间步输入 1 个特征向量，时间步长度T设为 5（即利用前 5 个时间步的空间特征预测当前动作）；

• LSTM 层：隐藏单元数量为 64，激活函数为 tanh，遗忘门、输入门、输出门采用 sigmoid 激活函数，通过门控机制选择性记忆移动障碍物的运动轨迹、机器人的历史位置等时序信息；

• 全连接层：将 LSTM 层输出的隐藏状态（维度为 64）转换为与 CNN 输出维度一致的特征向量（维度为 2048），便于后续与空间特征融合。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

function DrawPic(result,data,str)

figure

%%给值是1的坐标赋值黑色，给值是0的坐标赋值白色

MAP=data.map;

b =MAP; %把MAP赋值给b

b(end+1,end+1) = 0;

colormap([1 1 1;[122,52,146]./255]);  % 创建颜色:其中1是白色

pcolor(0.5:size(MAP,2)+0.5,0.5:size(MAP,1)+0.5,b); % 赋予栅格颜色

set(gca,'XTick',1:size(MAP,1),'YTick',1:size(MAP,2));  % 设置坐标

xpath = data.node(result.path2,1);

ypath = data.node(result.path2,2);

axis image xy;

hold on

plot(data.landmark(:,1),data.landmark(:,2),'b+');

hold on

plot(xpath,ypath,'-','LineWidth',2,'color',[180,0,0]./255)

hold on 

S1= xpath(1);

S2= ypath(2);

plot(S1,S2,'.','MarkerEdgeColor','r', 'MarkerFaceColor','r','MarkerSize',20);

hold on

E1=xpath(end);

E2=ypath(end);

plot(E1,E2,'h','MarkerEdgeColor','r', 'MarkerFaceColor','r','MarkerSize',8);

title([str,'最优结果:',num2str(result.fit)])

end

🔗 参考文献

[1] 梁斌,刘全,徐进,等.基于多注意力卷积神经网络的特定目标情感分析[J].计算机研究与发展, 2017, 54(8):12.DOI:10.7544/issn1000-1239.2017.20170178.

[2] 彭菲桐,徐凯,吴仕勋,等.基于智能优化深度网络的轨道电路故障诊断研究[J].电子测量与仪器学报, 2024, 38(2):219-230.

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2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

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