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一种基于深度强化学习的水下机器人编队的路径规划方法

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202410947753.7
申请日：
2024-07-16
公开(公告)号：
CN118760220A
公开(公告)日：
2024-10-11
发明(设计)人：
王昊 魏相巍
申请人：
东北大学 东北大学佛山研究生创新学院
申请人地址：
110819 辽宁省沈阳市和平区文化路三巷11号
IPC主分类号：
G05D1/485
IPC分类号：
G05D101/10
代理机构：
沈阳优普达知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 21234
代理人：
陈曦
法律状态：
实质审查的生效
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
2024-10-29 实质审查的生效 实质审查的生效IPC(主分类):G05D 1/485申请日:20240716
2024-10-11 公开 公开
共 50 条
[1]
基于深度强化学习的机器人无地图路径规划方法及系统 [P]. 
宋勇 ;
张守良 ;
庞豹 ;
许庆阳 ;
袁宪锋 ;
李贻斌 .
中国专利 :CN115167478B ,2024-04-26
[2]
引入剂量因子的深度强化学习核应急机器人路径规划方法 [P]. 
周怀芳 ;
霍建文 ;
张华 ;
向索祎 ;
张仕靖 ;
凌铭润 ;
胡旭林 ;
孙俊 ;
李林静 ;
林海涛 ;
张雨楠 .
中国专利 :CN119164396B ,2025-07-22
[3]
引入剂量因子的深度强化学习核应急机器人路径规划方法 [P]. 
周怀芳 ;
霍建文 ;
张华 ;
向索祎 ;
张仕靖 ;
凌铭润 ;
胡旭林 ;
孙俊 ;
李林静 ;
林海涛 ;
张雨楠 .
中国专利 :CN119164396A ,2024-12-20
[4]
一种基于深度强化学习的煤矿井下机器人路径规划方法 [P]. 
王琳琳 ;
武江 ;
潘立鑫 ;
陈龙彪 ;
王传辉 ;
赵宇 .
中国专利 :CN120141476A ,2025-06-13
[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
[7]
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
[8]
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
[9]
基于CPG与强化学习的拟态水下机器人运动控制方法 [P]. 
么庆丰 ;
张奇峰 ;
程屹涛 ;
刘珂 .
中国专利 :CN120871983A ,2025-10-31
[10]
一种基于深度强化学习的机器人路径规划方法及装置 [P]. 
侯冬冬 ;
都军民 ;
姚保太 ;
秦丽萍 ;
李广华 ;
李治涛 ;
张连营 ;
蔡金思 .
中国专利 :CN119689889A ,2025-03-25
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