基于深度强化学习的矢量推进AUV路径规划方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510491385.4

申请日：

2025-04-18

公开(公告)号：

CN120370940B

公开(公告)日：

2025-09-30

发明(设计)人：

郝程鹏林晓波庞舟岐潘光帅

申请人：

中国科学院声学研究所

申请人地址：

100190 北京市海淀区北四环西路21号

IPC主分类号：

G05D1/43

IPC分类号：

G05D1/246 G05D1/633 G05D1/644 G05D1/648 G05D109/10

代理机构：

北京方安思达知识产权代理有限公司 11472

代理人：

杨小蓉;戴烨

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

北京市

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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
2025-08-12	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G05D 1/43申请日:20250418
2025-09-30	授权	授权
2025-07-25	公开	公开

共 50 条

[1]

基于深度强化学习的矢量推进AUV路径规划方法 [P].

郝程鹏 ;

林晓波 ;

庞舟岐 ;

潘光帅 .

中国专利 :CN120370940A ,2025-07-25

[2]

基于深度强化学习的AUV船体归坞方法 [P].

郝程鹏 ;

庞舟岐 ;

林晓波 .

中国专利 :CN120745739A ,2025-10-03

[3]

一种基于深度强化学习的高纬度AUV路径规划方法 [P].

程建华 ;

丁继成 ;

李鹏 ;

郭广彦 ;

陈思成 ;

吕嘉正 ;

田昊 .

中国专利 :CN118394089A ,2024-07-26

[4]

基于深度强化学习的路径规划方法及系统 [P].

陈季杨 ;

李宇琛 ;

张钦科 ;

赵浩锋 ;

冯宏浩 .

中国专利 :CN118010053A ,2024-05-10

[5]

基于深度强化学习的双目标路径规划方法 [P].

陈超 ;

徐靖涵 ;

李路嘉 ;

李明妍 ;

李瑞远 ;

古富强 ;

郭松涛 ;

谢志江 ;

蒲华燕 ;

罗均 .

中国专利 :CN115033000A ,2022-09-09

[6]

基于深度强化学习的双目标路径规划方法 [P].

陈超 ;

徐靖涵 ;

李路嘉 ;

李明妍 ;

李瑞远 ;

古富强 ;

郭松涛 ;

谢志江 ;

蒲华燕 ;

罗均 .

中国专利 :CN115033000B ,2025-02-07

[7]

基于深度强化学习的多AGV路径规划方法及系统 [P].

王艳艳 ;

王泽丰 ;

许子健 .

中国专利 :CN119105508A ,2024-12-10

[8]

一种基于深度强化学习的动态AUV追踪路径规划方法 [P].

赵玉新 ;

刘延龙 ;

邓雄 ;

杨硕 ;

郝日栩 ;

赵恒德 ;

杜登辉 ;

成小会 .

中国专利 :CN113052372B ,2021-06-29

[9]

基于深度强化学习的多智能体路径规划方法 [P].

郑煜明 ;

陈松 ;

鲁华祥 .

中国专利 :CN114815840B ,2024-06-28

[10]

基于深度强化学习的多智能体路径规划方法 [P].

郑煜明 ;

陈松 ;

鲁华祥 .

中国专利 :CN114815840A ,2022-07-29

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