基于Transformer-DCGAR-SAC的移动机器人路径规划

doi:10.13873/J.1000-9787(2025)05-0152-07

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基于Transformer-DCGAR-SAC的移动机器人路径规划

更新时间：2025-09-11

- 基于Transformer-DCGAR-SAC的移动机器人路径规划
- Issue 5, Pages: 152-158(2025)
- 作者机构：
  
  1. 焦作煤业集团赵固(新乡)能源有限责任公司
  2. 平高集团有限公司
  3. 河南理工大学电气工程与自动化学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2025)05-0152-07
  CLC： TP18;TP242
- Published：2025
- 稿件说明：
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[J]. 2025, (5): 152-158.
DOI：

[J]. 2025, (5): 152-158. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2025)05-0152-07.

摘要

为提升移动机器人在静态或动态场景下处理环境信息的能力及基于随机性策略的动作选取机制，通过深入探讨随机性策略梯度算法，提出了一种基于Transformer的双重Critic网络引导的动作选择机制—柔性策略—评估(Transformer DCGAR-SAC)算法的移动机器人路径规划方法。首先，利用了Transformer的高效序列处理能力可以捕捉环境动态变化的特点，将Transformer模型与SAC算法的随机性策略网络融合。随后，提出一种基于双重Critic网络引导的动作选择机制。该机制引入了V网络，并与Q网络共同评估价值差异，指导动作根据相对价值进行选择，减小偏向过估计动作的风险。在仿真实验方面，与两种随机性策略算法进行了对比，所提算法在样本利用率和成功率等多个关键指标上优于其他算法。此外，在真实场景中进行算法的实车实验，并成功在真实场景下实现了路径规划，验证了算法的可行性和有效性。

Abstract

关键词

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