一种基于分层脉冲强化学习的无人机避障导航方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510031709.6

申请日：

2025-01-09

公开(公告)号：

CN119935145A

公开(公告)日：

2025-05-06

发明(设计)人：

曲尚来杨鑫

申请人：

大连理工大学

申请人地址：

116024 辽宁省大连市甘井子区凌工路2号

IPC主分类号：

G01C21/20

IPC分类号：

G06N3/049 G06N3/045 G06N3/092 G06N3/008

代理机构：

辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102

代理人：

李宝元

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

河北省石家庄市

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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
2025-05-23	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G01C 21/20申请日:20250109
2025-05-06	公开	公开

共 50 条

[1]

基于强化学习的无人机导航和避障方法 [P].

康敏旸 ;

周庆 .

中国专利 :CN109597425B ,2019-04-09

[2]

一种基于深度强化学习的无人机避障方法 [P].

曹红波 ;

赵启 ;

刘亮 ;

甄子洋 .

中国专利 :CN114089776A ,2022-02-25

[3]

一种基于强化学习的无人机导航避障控制律设计方法 [P].

刘树远 ;

常兴华 ;

刘化勇 ;

陈亮中 ;

王靖宇 ;

张来平 ;

姜屹 .

中国专利 :CN118605559A ,2024-09-06

[4]

融合事件相机与深度相机的无人机避障导航强化学习方法 [P].

李会萍 ;

陈孟鑫 ;

李灿 ;

彭博文 ;

王思菡 .

中国专利 :CN118887637A ,2024-11-01

[5]

基于强化学习的无人机编队避障方法、装置及无人机 [P].

汪玉 ;

谢昱清 ;

于超 .

中国专利 :CN120029312A ,2025-05-23

[6]

一种基于强化学习的实现自身避障的无人机目标跟踪方法 [P].

徐乐玏 ;

孙长银 ;

王腾 .

中国专利 :CN117369502A ,2024-01-09

[7]

基于深度强化学习的无人机自主避障系统及方法 [P].

王钦辉 ;

陈志龙 ;

魏军儒 ;

何昌其 ;

王云宪 ;

焦萍 ;

闫茜茜 .

中国专利 :CN114326821A ,2022-04-12

[8]

基于深度强化学习的无人机避障控制方法及系统 [P].

王权涛 ;

詹建宁 ;

史豪斌 ;

杨北亚 .

中国专利 :CN120445231B ,2025-09-09

[9]

基于深度强化学习的无人机避障控制方法及系统 [P].

王权涛 ;

詹建宁 ;

史豪斌 ;

杨北亚 .

中国专利 :CN120445231A ,2025-08-08

[10]

基于深度强化学习的无人机避障方法、系统及介质 [P].

段峰 ;

魏昕 .

中国专利 :CN118226871B ,2024-08-16

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