一种基于深度强化学习的智能清洁机器人路径规划方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202010651117.1

申请日：

2020-07-08

公开(公告)号：

CN112327821A

公开(公告)日：

2021-02-05

发明(设计)人：

杜林

申请人：

申请人地址：

523000 广东省东莞市松山湖园区工业西路14号3栋2单元314室

IPC主分类号：

G05D102

IPC分类号：

代理机构：

北京卓岚智财知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11624

代理人：

郭智

法律状态：

公开

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2021-02-05	公开	公开
2021-02-26	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G05D 1/02 申请日:20200708

共 50 条

[1]

一种基于深度强化学习的机器人路径规划方法 [P].

张秀梅 ;

赵新元 ;

李慧 ;

车柏乐 ;

王大楠 .

中国专利 :CN120215511B ,2025-12-12

[2]

一种基于深度强化学习的机器人路径规划方法 [P].

张秀梅 ;

赵新元 ;

李慧 ;

车柏乐 ;

王大楠 .

中国专利 :CN120215511A ,2025-06-27

[3]

一种基于深度强化学习的机器人路径规划方法 [P].

邓三鹏 ;

祁宇明 ;

谢雷 ;

李辉 ;

张香玲 ;

杨彬 .

中国专利 :CN110977967A ,2020-04-10

[4]

一种基于深度强化学习的机器人避障路径规划方法 [P].

苏飏 ;

董秀成 ;

田箫源 ;

向贤明 ;

张党成 ;

刘俊君 .

中国专利 :CN117707168A ,2024-03-15

[5]

一种基于深度强化学习的地面机器人路径规划方法 [P].

邵士亮 ;

秦宏伟 ;

张进 ;

王挺 ;

刘连庆 .

中国专利 :CN116625369B ,2025-10-31

[6]

一种基于深度强化学习的多机器人路径规划方法 [P].

邓辅秦 ;

官桧锋 ;

叶思垣 ;

黄焕钊 ;

彭舒婷 ;

谭朝恩 ;

钟家铭 ;

李伟科 ;

王栋 ;

龙佳乐 ;

张建民 ;

钟东洲 ;

丁毅 ;

习江涛 .

中国专利 :CN114742270A ,2022-07-12

[7]

一种基于深度强化学习的机器人全局路径规划方法 [P].

刘华平 ;

韩建晖 ;

王博文 ;

孙富春 .

中国专利 :CN107065881B ,2017-08-18

[8]

基于强化学习的机器人路径规划方法 [P].

张祖艳 ;

杨红运 .

中国专利 :CN121115783A ,2025-12-12

[9]

基于深度强化学习的清洁机器人沿墙方法和清洁机器人 [P].

王毓玮 .

中国专利 :CN114415657A ,2022-04-29

[10]

基于深度强化学习的清洁机器人沿墙方法和清洁机器人 [P].

王毓玮 .

中国专利 :CN114415657B ,2024-08-06

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