基于深度强化学习的双目标路径规划方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202210799352.2

申请日：

2022-07-06

公开(公告)号：

CN115033000B

公开(公告)日：

2025-02-07

发明(设计)人：

陈超徐靖涵李路嘉李明妍李瑞远古富强郭松涛谢志江蒲华燕罗均

申请人：

重庆大学

申请人地址：

400044 重庆市沙坪坝区沙正街174号

IPC主分类号：

G05D1/43

IPC分类号：

G05D1/246 G05D1/633 G05D1/644 G05D1/248 G05D1/247 G05D1/648 G05D109/10

代理机构：

重庆博凯知识产权代理有限公司 50212

代理人：

黄河

法律状态：

授权

国省代码：

重庆市市辖区

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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
2025-02-07	授权	授权

共 50 条

[1]

基于深度强化学习的双目标路径规划方法 [P].

陈超 ;

徐靖涵 ;

李路嘉 ;

李明妍 ;

李瑞远 ;

古富强 ;

郭松涛 ;

谢志江 ;

蒲华燕 ;

罗均 .

中国专利 :CN115033000A ,2022-09-09

[2]

基于深度强化学习的路径规划方法及系统 [P].

孙阳 ;

金冰慧 ;

吴文君 ;

司鹏搏 ;

高强 .

中国专利 :CN114415663B ,2024-10-29

[3]

基于深度强化学习的路径规划方法及系统 [P].

孙阳 ;

金冰慧 ;

吴文君 ;

司鹏搏 ;

高强 .

中国专利 :CN114415663A ,2022-04-29

[4]

基于深度强化学习的路径规划方法及系统 [P].

陈季杨 ;

李宇琛 ;

张钦科 ;

赵浩锋 ;

冯宏浩 .

中国专利 :CN118010053A ,2024-05-10

[5]

基于深度强化学习的多目标多AGV路径规划方法 [P].

吐尔逊·买买提 ;

刘相铄 ;

何春光 ;

杨秋菊 ;

龙凤茹 ;

刘志国 .

中国专利 :CN120558258A ,2025-08-29

[6]

未知环境下基于深度强化学习的连续空间路径规划方法 [P].

王晓敏 ;

韩金树 ;

杨睿 ;

孙振东 .

中国专利 :CN120085555A ,2025-06-03

[7]

未知环境下基于深度强化学习的连续空间路径规划方法 [P].

王晓敏 ;

韩金树 ;

杨睿 ;

孙振东 .

中国专利 :CN120085555B ,2025-08-19

[8]

基于启发式深度强化学习的路径规划方法 [P].

李婕 ;

刘宪杰 ;

于瑞云 ;

唐佳奇 ;

王兴伟 .

中国专利 :CN112325897B ,2021-02-05

[9]

一种基于深度强化学习的分层越野路径规划方法 [P].

李聪端 ;

张艺琪 .

中国专利 :CN117990119A ,2024-05-07

[10]

一种基于深度强化学习的分层越野路径规划方法 [P].

李聪端 ;

张艺琪 .

中国专利 :CN117990119B ,2024-10-15

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