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本发明公开了有限视场下结合双重卷积网络及循环神经网络的人群导航方法，本方法充分考虑有限视场内的状态信息，对感知范围内的机器人信息、行人信息进行分层编码，并将编码信息作为循环神经网络的特征信息，机器人状态信息作为循环神经网络的另一特征信息，利用近端策略优化算法训练网络，实现机器人在有限视场下的人群导航。该算法只需要对机器人自身信息以及部分感知范围内与行人的关系进行编码即可，降低了多智能体交互建模复杂程度。循环神经网络利用编码信息作为特征信息有效挖掘机器人和行人特征关系，帮助机器人做出更准确的动作，通过预测最优动作，实现动态密集人群环境中具备有限视场机器人的导航任务。
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