一种机器人自主避障方法

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本发明公开了一种机器人自主避障方法，属于机器人避障导航技术领域，包括：获取机器人的避障奖励函数、累计奖励函数、第一损失函数和第二损失函数；利用构建的机器人的避障奖励函数、累计奖励函数、第一损失函数和第二损失函数对机器人预设的长短时程脉冲神经网络进行训练，进而得到训练完成的机器人自主避障网络。本发明通过长短时程脉冲神经网络对机器人的状态信息留有历史记忆，短时间的干扰不影响网络的工作，机器人仍然能够按照前一时刻的运动趋势下决策，并且长短时程结构能够提高脉冲神经网络的记忆能力，保证了机器人自主避障导航的鲁棒性的同时，降低了计算量，提高了计算效率。