基于深度强化学习的水下多无人平台协同跟踪方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410779527.2

申请日：

2024-06-17

公开(公告)号：

CN118779073B

公开(公告)日：

2025-11-18

发明(设计)人：

刘妹琴郑林垚陈霸东兰剑魏平

申请人：

西安交通大学

申请人地址：

710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号

IPC主分类号：

G06F9/48

IPC分类号：

G06F18/20 G06F18/25 G06F18/21 G06F18/214

代理机构：

西安通大专利代理有限责任公司 61200

代理人：

李鹏威

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

陕西省西安市

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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
2024-11-01	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 9/48申请日:20240617
2025-11-18	授权	授权
2024-10-15	公开	公开

共 50 条

[21]

基于深度强化学习的水下多智能体协同围捕方法及装置 [P].

刘妹琴 ;

石晓博 ;

魏平 ;

兰剑 ;

陈霸东 .

中国专利 :CN118153431A ,2024-06-07

[22]

一种基于深度强化学习的低空物流多无人机协同配送方法 [P].

张荣庆 ;

陈垲昕 ;

李冰 .

中国专利 :CN119671425B ,2025-10-28

[23]

一种基于深度强化学习的多无人机协同博弈自主决策方法 [P].

吴杰宏 ;

张楠 ;

朴海音 ;

吴志红 ;

刘奎 ;

刘兆平 ;

陆奕名 ;

刘香芹 .

中国专利 :CN120029053A ,2025-05-23

[24]

一种基于深度强化学习的多无人机协同辅助通信优化方法 [P].

王辛迪 ;

汪晶 .

中国专利 :CN117933517A ,2024-04-26

[25]

基于通道注意力机制深度强化学习算法的多无人艇协同围捕方法 [P].

叶茂娇 ;

王琨 ;

丁磊 ;

黄琦龙 .

中国专利 :CN119168601A ,2024-12-20

[26]

一种基于深度强化学习的城市多目标协同优化方法及系统 [P].

吴志 ;

王浩霖 ;

顾伟 ;

周苏洋 ;

刘余欣 .

中国专利 :CN121145608A ,2025-12-16

[27]

基于通道注意力机制深度强化学习算法的多无人艇协同围捕方法 [P].

叶茂娇 ;

王琨 ;

丁磊 ;

黄琦龙 .

中国专利 :CN119168601B ,2025-03-25

[28]

基于深度强化学习的协同云排产方法及系统 [P].

徐雍 ;

廖俊森 ;

鲁仁全 ;

饶红霞 ;

彭慧 .

中国专利 :CN113988627A ,2022-01-28

[29]

基于双层强化学习的大规模多无人机任务调度方法 [P].

伍国华 ;

毛晓 .

中国专利 :CN115268493B ,2025-02-14

[30]

基于深度强化学习的自主水下航行器轨迹跟踪控制方法 [P].

宋士吉 ;

石文杰 .

中国专利 :CN108803321B ,2018-11-13

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