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龍圖騰網恭喜湖南大學申請的專利一種基于深度強化學習的機器人動態環境自主導航方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119714300B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510215365.4，技術領域涉及：G01C21/20；該發明授權一種基于深度強化學習的機器人動態環境自主導航方法是由莫洋;簡雷;陳林;胡善元;黃雅淋;王耀南設計研發完成，并于2025-02-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度強化學習的機器人動態環境自主導航方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度強化學習的機器人動態環境自主導航方法，包括：設定移動機器人的觀察空間和動作空間；獲取環境數據并進行預處理，對激光雷達以及深度相機數據進行特征提取，生成移動機器人觀察空間特征圖；獲取機器人的目標位置，使用A*算法生成從當前位置到全局目標的路徑，根據當前位置以及全局路徑生成子目標點；構建PPO深度強化學習網絡，將觀察空間特征圖和子目標點作為網絡的輸入，輸出得到移動機器人的狀態價值、前進速度和轉向速度實現自主導航；設計獎勵函數，建立仿真環境，基于獎勵函數訓練深度強化學習網絡用于實時的復雜動態環境下的自主導航。實現了移動機器人在保持前進的同時主動避免與行人及障礙物的碰撞。

本發明授權一種基于深度強化學習的機器人動態環境自主導航方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度強化學習的機器人動態環境自主導航方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：S100：設定移動機器人的觀察空間和動作空間；S200：獲取環境數據，對環境數據進行預處理，對激光雷達以及深度相機數據進行特征提取，得到雷達數據特征圖和行人數據特征圖，進而生成移動機器人觀察空間特征圖；S300：獲取機器人的目標位置，使用A*算法生成從當前位置到全局目標的路徑，根據當前位置以及全局路徑生成子目標點；S400：構建PPO深度強化學習網絡，將觀察空間特征圖和子目標點作為PPO深度強化學習網絡的輸入，輸出得到移動機器人的狀態價值、前進速度和轉向速度；其中，PPO深度強化學習網絡包括特征提取網絡、全連接層、Actor網絡和Critic網絡；特征提取網絡處理輸入的觀察空間特征圖，通過一系列卷積層、池化層以及三個內嵌高效注意力機制瓶頸殘差塊，以提取中級特征圖；其中，特征提取網絡的第一個池化層的輸出與第三個瓶頸殘差塊的輸出進行特征拼接，并傳遞至第二個池化層，特征提取網絡第一個瓶頸殘差塊的輸出與第二個瓶頸殘差塊的輸出也進行特征拼接，其結果輸入至第三個瓶頸殘差塊；S500：設計獎勵函數，建立仿真環境，基于移動機器人的狀態價值和獎勵函數訓練PPO深度強化學習網絡，經過設定時間步總數訓練后，得到訓練好的PPO深度強化學習網絡，基于訓練好的PPO深度強化學習網絡得到實時的移動機器人的前進速度和轉向速度，實現實時的復雜動態環境下的自主導航。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖南大學，其通訊地址為：410082 湖南省長沙市岳麓區麓山南路1號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。