基于深度强化学习的无人机路线规划方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410940842.9

申请日：

2024-07-15

公开(公告)号：

CN118896610B

公开(公告)日：

2025-06-17

发明(设计)人：

周思达施炀唐嘉宁马孟星姜国然

申请人：

云南民族大学

申请人地址：

650500 云南省昆明市呈贡区吴家营街道月华街2929号云南民族大学

IPC主分类号：

G01C21/20

IPC分类号：

G06N3/092 G06N3/084 G01C21/00

代理机构：

广东金穗知识产权代理事务所(普通合伙) 44852

代理人：

梁顺宜

法律状态：

公开

国省代码：

云南省昆明市

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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
2024-11-05	公开	公开
2025-06-17	授权	授权
2024-11-22	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G01C 21/20申请日:20240715

共 50 条

[1]

基于深度强化学习的无人机路线规划方法及系统 [P].

周思达 ;

施炀 ;

唐嘉宁 ;

马孟星 ;

姜国然 .

中国专利 :CN118896610A ,2024-11-05

[2]

一种基于深度强化学习的无人机路线规划方法及系统 [P].

代振熙 ;

高焕丽 .

中国专利 :CN120178933B ,2025-09-23

[3]

一种基于深度强化学习的无人机路线规划方法及系统 [P].

代振熙 ;

高焕丽 .

中国专利 :CN120178933A ,2025-06-20

[4]

基于全局路径引导和深度强化学习的无人机运动规划方法 [P].

杜航 ;

赵欣怡 ;

张云波 ;

黄博 ;

乔显润 ;

张璐 ;

魏久富 .

中国专利 :CN118192629A ,2024-06-14

[5]

一种基于深度强化学习的无人机覆盖路径规划方法 [P].

李慧 ;

乔安娜 ;

张明 ;

廖丹 ;

李广新 ;

李诗华 ;

郭宇凡 .

中国专利 :CN120578178A ,2025-09-02

[6]

基于多智能体深度强化学习的无人机控制方法及系统 [P].

陈武辉 ;

杨志华 ;

郑子彬 .

中国专利 :CN112256056B ,2021-01-22

[7]

基于多智能体强化学习的无人机集群路径规划方法及系统 [P].

尚梦影 ;

焦壮 ;

高峰 ;

盛达夫 ;

胡荣海 ;

张长松 .

中国专利 :CN118760233A ,2024-10-11

[8]

基于深度强化学习的固定翼无人机编队协调控制方法及装置 [P].

闫超 ;

王菖 ;

相晓嘉 ;

吴立珍 ;

黄依新 ;

兰珍 ;

刘兴宇 .

中国专利 :CN111880567B ,2020-11-03

[9]

无人机路线规划方法、无人机、系统及存储介质 [P].

吴嘉盛 ;

李文奇 ;

黄丹 ;

何俊毅 .

中国专利 :CN111766892B ,2020-10-13

[10]

基于深度强化学习的无人机辅助通信路径规划方法及系统 [P].

杨先登 ;

岳克强 ;

李文钧 .

中国专利 :CN118672301A ,2024-09-20

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