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一种基于深度强化学习的无人车跟随分层控制方法

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202211192967.5
申请日：
2022-09-28
公开(公告)号：
CN115617040B
公开(公告)日：
2025-03-21
发明(设计)人：
王旭 商尔科 聂一鸣 刘泱 戴斌
申请人：
中国人民解放军军事科学院国防科技创新研究院
申请人地址：
100071 北京市丰台区丰台东大街53号
IPC主分类号：
G05D1/43
IPC分类号：
G05D1/65 G05D1/633 G05D1/644 G05D109/10
代理机构：
中国兵器工业集团公司专利中心 11011
代理人：
王智红
法律状态：
授权
国省代码：
河南省 焦作市
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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
2025-03-21 授权 授权
共 50 条
[1]
一种基于深度强化学习的无人车跟随分层控制方法 [P]. 
王旭 ;
商尔科 ;
聂一鸣 ;
刘泱 ;
戴斌 .
中国专利 :CN115617040A ,2023-01-17
[2]
一种基于深度强化学习和A星算法的无人车路径规划方法 [P]. 
王旭 ;
商尔科 ;
聂一鸣 ;
肖良 ;
赵大伟 ;
戴斌 .
中国专利 :CN115933629B ,2025-10-03
[3]
基于深度强化学习的无人船路径跟随系统及方法 [P]. 
杨杰 ;
韦港文 ;
刘今栋 ;
尚午晟 ;
梁奇 .
中国专利 :CN114859910A ,2022-08-05
[4]
基于深度强化学习的无人船路径跟随系统及方法 [P]. 
杨杰 ;
韦港文 ;
刘今栋 ;
尚午晟 ;
梁奇 .
中国专利 :CN114859910B ,2024-11-12
[5]
一种基于深度强化学习的无人车的导航方法 [P]. 
卜祥津 ;
许松枝 ;
苗成生 ;
修彩靖 ;
钟国旗 .
中国专利 :CN113670306A ,2021-11-19
[6]
一种基于深度强化学习的无人船路径跟踪控制方法 [P]. 
周圆 ;
巩崇伟 ;
陈克然 .
中国专利 :CN119882740B ,2025-10-31
[7]
一种基于深度强化学习的无人船路径跟踪控制方法 [P]. 
周圆 ;
巩崇伟 ;
陈克然 .
中国专利 :CN119882740A ,2025-04-25
[8]
基于深度强化学习的无人数据收集车多目标路径规划方法 [P]. 
代嘉惠 ;
彭滔 .
中国专利 :CN120370938A ,2025-07-25
[9]
一种基于深度强化学习算法的无人帆船控制方法 [P]. 
陈鹏 ;
李琳 .
中国专利 :CN118795781B ,2024-12-17
[10]
一种基于深度强化学习算法的无人帆船控制方法 [P]. 
陈鹏 ;
李琳 .
中国专利 :CN118795781A ,2024-10-18
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