一种基于深度强化学习的机器人路径规划方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510681542.8

申请日：

2025-05-26

公开(公告)号：

CN120215511A

公开(公告)日：

2025-06-27

发明(设计)人：

张秀梅赵新元李慧车柏乐王大楠

申请人：

长春工业大学

申请人地址：

130012 吉林省长春市朝阳区延安大街长春工业大学南湖校区

IPC主分类号：

G05D1/43

IPC分类号：

G05D1/242 G05D1/633 G05D1/644 G05D1/648 G05D105/15

代理机构：

代理人：

法律状态：

公开

国省代码：

吉林省长春市

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-06-27	公开	公开
2025-12-12	授权	授权
2025-07-15	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G05D 1/43申请日:20250526

共 50 条

[1]

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

[2]

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

[3]

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

[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及装置 [P].

侯冬冬 ;

都军民 ;

姚保太 ;

秦丽萍 ;

李广华 ;

李治涛 ;

张连营 ;

蔡金思 .

中国专利 :CN119689889A ,2025-03-25

[6]

一种基于课程深度强化学习的多机器人路径规划方法 [P].

蔡世波 ;

朱迪 ;

都明宇 ;

张科文 .

中国专利 :CN119642843A ,2025-03-18

[7]

一种基于深度强化学习的地面机器人路径规划方法 [P].

邵士亮 ;

秦宏伟 ;

张进 ;

王挺 ;

刘连庆 .

中国专利 :CN116625369B ,2025-10-31

[8]

基于深度强化学习的机器人无地图路径规划方法及系统 [P].

宋勇 ;

张守良 ;

庞豹 ;

许庆阳 ;

袁宪锋 ;

李贻斌 .

中国专利 :CN115167478B ,2024-04-26

[9]

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

[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

← 1 2 3 4 5 →