恭喜集美大学王威林获国家专利权
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龙图腾网恭喜集美大学申请的专利基于深度强化学习的无人船动态环境路径规划系统及方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119961579B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202510446319.5,技术领域涉及:G06F18/10;该发明授权基于深度强化学习的无人船动态环境路径规划系统及方法是由王威林;张博;李佳恒;刘康;徐钰涓;稂明豪;林书羽;沈德祥设计研发完成,并于2025-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度强化学习的无人船动态环境路径规划系统及方法在说明书摘要公布了:本发明涉及人工智能技术领域,特别涉及基于深度强化学习的无人船动态环境路径规划系统及方法,包括:环境感知模块,用于获取无人船周围的动态环境数据及无人船的状态信息;数据处理模块,与所述环境感知模块连接,用于将所述动态环境数据转换为深度图像并基于注意力机制提取特征;深度强化学习模块,与所述数据处理模块连接,用于基于提取的特征进行航向决策;推理决策模块,与所述深度强化学习模块连接,用于生成最佳船艏正向航向;安全保障模块,与所述推理决策模块连接,用于对比决策航向与实际航向并在不一致时提供安全航向,多层安全保障机制的设计确保了无人船在各种复杂情况下的航行安全,大幅提高了系统的可靠性。
本发明授权基于深度强化学习的无人船动态环境路径规划系统及方法在权利要求书中公布了:1.基于深度强化学习的无人船动态环境路径规划系统,其特征在于,包括:环境感知模块,用于获取无人船周围的动态环境数据及无人船的状态信息;数据处理模块,与所述环境感知模块连接,用于将所述动态环境数据转换为深度图像并基于注意力机制提取特征;深度强化学习模块,与所述数据处理模块连接,用于基于提取的特征进行航向决策;推理决策模块,与所述深度强化学习模块连接,用于生成最佳船艏正向航向;安全保障模块,与所述推理决策模块连接,用于对比决策航向与实际航向并在不一致时提供安全航向;所述数据处理模块包括:图像转换子模块,用于将所述动态环境数据转换为航向深度图像;特征提取子模块,基于双自注意力机制设计,用于从所述航向深度图像中提取深度特征;时序编码子模块,采用LSTM网络结构,用于对时序特征进行编码处理;双自注意力机制通过以下步骤实现:首先,对输入特征X进行全局平均池化,得到全局特征G;然后,将输入特征分为第一数据子集和第二数据子集接着,通过神经网络分别计算第一权重、第二权重和第三权重然后,基于这些权重对数据子集进行加权处理,得到中间结果、、、和;最后,将通过特征提取器,输出为第六中间数据0,这一过程可以表示为: , , , , , ,其中,AvgPool表示全局平均池化操作,和表示特征子集划分函数,、、和表示不同的神经网络,Extractor表示特征提取器;所述LSTM网络结构的LSTM单元的计算过程可表示为: , , , , , ,其中,、和分别表示遗忘门、输入门和输出门,表示单元状态,表示隐藏状态,、、和表示权重矩阵,、、和表示偏置项,表示sigmoid激活函数,表示双曲正切激活函数。
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