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一种基于课程深度强化学习的多机器人路径规划方法

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202411737143.0
申请日：
2024-11-29
公开(公告)号：
CN119642843A
公开(公告)日：
2025-03-18
发明(设计)人：
蔡世波 朱迪 都明宇 张科文
申请人：
浙江工业大学
申请人地址：
310014 浙江省杭州市拱墅区朝晖六区潮王路18号
IPC主分类号：
G01C21/34
IPC分类号：
代理机构：
杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241
代理人：
王利强
法律状态：
公开
国省代码：
浙江省 杭州市
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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
2025-03-18 公开 公开
2025-04-04 实质审查的生效 实质审查的生效IPC(主分类):G01C 21/34申请日:20241129
共 50 条
[1]
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
[2]
基于深度强化学习的多机器人路径规划方法和控制器 [P]. 
江靖雯 ;
李伟科 ;
孙红军 ;
杨镇首 ;
郭亚东 ;
洪继宇 .
中国专利 :CN118031962A ,2024-05-14
[3]
基于深度强化学习的多机器人路径规划方法及电子装置 [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 :CN114742270B ,2024-12-24
[4]
一种基于深度强化学习的仓储系统多机器人路径规划方法 [P]. 
许运鸿 ;
李衍杰 ;
吕少华 ;
刘奇 ;
陈美玲 ;
赵威龙 ;
刘悦丞 ;
高建琦 .
中国专利 :CN113110509A ,2021-07-13
[5]
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
[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 :CN120215511A ,2025-06-27
[7]
基于强化学习的多机器人协同测量路径规划方法 [P]. 
谢核 ;
张志宏 ;
邹佩 ;
高谢毅 ;
邓晶丹 ;
贺文斌 .
中国专利 :CN120651248A ,2025-09-16
[8]
基于强化学习的多机器人协同测量路径规划方法 [P]. 
谢核 ;
张志宏 ;
邹佩 ;
高谢毅 ;
邓晶丹 ;
贺文斌 .
中国专利 :CN120651248B ,2025-10-17
[9]
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
[10]
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
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