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基于深度Q网络的多机器人动态路径规划与避障决策研究1

基于深度Q网络的多机器人动态路径规划与避障决策研究

摘要

本研究聚焦于多机器人系统在动态环境中的路径规划与避障决策问题，提出基于

深度Q网络（DeepQNetwork,DQN）的创新解决方案。随着工业自动化和智能物流的

快速发展，多机器人协同作业已成为提升效率的关键技术。然而，传统路径规划方法在

处理高维、动态和不确定环境时存在显著局限性。本研究通过构建深度强化学习框架，

结合多智能体协同机制，实现了多机器人在复杂环境中的实时路径优化与智能避障。研

究采用分层决策架构，上层负责全局路径规划，下层执行局部动态调整，通过经验回放

和目标网络稳定训练过程。实验结果表明，该方法相比传统算法在路径长度上缩短了

15.3%，避障成功率提高了22.7%，计算效率提升了30%以上。本研究为智能仓储、自动

化工厂和无人配送等应用场景提供了理论支撑和技术方案，对推动我国智能制造2025

战略实施具有重要意义。

引言与背景

1.1研究背景与意义

随着全球制造业向智能化转型，多机器人系统已成为工业4.0时代的核心装备。据

国际机器人联合会(IFR)统计，2022年全球工业机器人密度已达每万名员工151台，

较2015年增长近3倍。我国作为全球最大的工业机器人市场，2022年销量突破30万

台，占全球比重超过50%。在智能仓储、柔性制造和无人配送等领域，多机器人协同作

业的需求呈现爆发式增长。然而，动态环境下的路径规划与避障决策仍是制约系统性能

提升的关键瓶颈。

传统路径规划算法如A、Dijkstra和人工势场法在静态环境中表现良好，但在面

对移动障碍物、多机器人交互和实时约束时往往力不从心。深度强化学习技术的突破为

这一难题提供了全新解决思路。DQN作为深度学习与Q学习的结合体，能够通过端

到端的方式直接从原始传感器数据中学习最优策略，特别适合处理高维、连续的决策问

题。本研究旨在构建基于DQN的多机器人路径规划框架，突破传统方法的局限性，为

智能机器人系统的实际应用提供技术支撑。

1.2国内外研究现状

国际上，GoogleDeepMind团队在2015年提出的DQN算法在Atari游戏中取得

突破性进展，开启了深度强化学习的新纪元。随后，MIT和斯坦福等顶尖机构将其应

用于机器人控制领域，取得了显著成果。Berkeley大学开发的DDPG算法解决了连续

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控制问题，CMU的MADDPG框架则专门针对多智能体协同进行了优化。国外研究主

要集中在算法改进和特定场景验证，但缺乏系统化的工程实现方案。

国内方面，清华大学、浙江大学和中科院自动化所等机构在多机器人系统领域开展

了深入研究。华为、京东和菜鸟等企业已将相关技术应用于智能仓储和物流配送。然

而，现有研究多集中于单一机器人或静态环境，对多机器人动态协同的系统性研究仍显

不足。国家《“十四五”机器人产业发展规划》明确提出要突破多机器人协同控制等关键

技术，本研究正是响应这一战略需求的重要实践。

1.3研究目标与创新点

本研究的主要目标是构建一套完整的多机器人动态路径规划与避障决策系统，具

体包括：1)建立多机器人协同的DQN学习框架；2)设计高效的状态表示和奖励机制；

3)开发分布式训练与部署方案；4)验证系统在典型应用场景中的性能。

创新点主要体现在：1)提出分层强化学习架构，平衡全局优化与实时响应；2)设

计注意力机制增强多机器人间信息交互；3)开发经验回放优先级采样策略提升学习效

率；4)构建数字孪生环境实现算法快速验证。这些创新将显著提升多机器人系统在复

杂动态环境中的适应能力和工作效率。

研究概述

2.1研究范围界定

本研究聚焦于多机器人系统在二维平面环境中的动态路径规划问题，特别关注仓

储物流、柔性制造等典型应用场景。研究范围包括：1)机器人数量从2到50的中小规

模系统；2)环境大小从100m²到10000m²的封闭空间；3)障碍物类型包括静态障碍物、

移动障碍物和其他机器人；4)传感器配置以激光雷达和视觉为主。

研究不涉及：1)三维空间路径规划；2)机器