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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利基于RRT*路径智引无人船强化学习的路径规划方法及装置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：CN119270868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202411449705.1，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于RRT*路径智引无人船强化学习的路径规划方法及装置是由王树灿;李佳文;张浩;石琦琦;詹俊权;冯逸晨;朱智轩;黄技;陈吉;黄乔裕;张益锟;郑任楷;许福临;李翔设计研发完成，并于2024-10-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于RRT*路径智引无人船强化学习的路径规划方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及基于RRT路径智引无人船强化学习的路径规划方法及装置，通过以一条RRT*算法规划出来的最优路径path可能为局部最优作为无人船强化学习的参考，并将此路径加入到无人船强化学习中，通过计算无人船在探索时与path的水平距离Δxt的平方，以此计算结果来作为常数N的除数，最终得出一个奖励值Rt，给此奖励函数命名为“N‑距离衰减奖励方程”。通过引入“N‑距离衰减奖励方程”，可以使无人船在探索时减少探索时间，进而提高无人船找到最优路径的效率。并且由于使用了RRT*路径来引导无人船，相较于RRT路径来引导更可能达到最优路径。

本发明授权基于RRT*路径智引无人船强化学习的路径规划方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于RRT*路径智引无人船强化学习的路径规划方法，其特征在于，包括以下： 步骤S1、确定编程软件及其关联的库； 步骤S2、设定无人船的状态空间以及动作空间，设定无人船可视化的探索环境以及无人船运动模型； 步骤S3、初始化无人船状态和动作，采集无人船探索状态和动作； 步骤S4、判断探索环境中是否存在RRT*路径，若不存在RRT*路径则通过RRT*算法进行探索得到一条RRT*路径记为路径path，并加入探索环境返回步骤S3执行，若存在RRT*路径则转至步骤S5； 步骤S5、通过Sarsa算法进行探索，创建并初始化一个Q表，所述Q表随着无人船运动而更新； 步骤S6、在通过Sarsa算法进行探索时，每次探索均计算当前探索位置与路径path的水平距离，并将所述水平距离带入N-距离衰减奖励方程进行计算得到奖励值，以所述奖励值对无人船进行奖励； 步骤S7、判断探索是否完成，若是则转至步骤S8，若否则转至步骤S5执行； 步骤S8、输出探索完成后所得到的最优路径； 具体的，所述步骤S6，包括， S6-1，获取无人船初状态，记初状态无人船中心坐标（x0,y0，以path[0]和path[1]分别表示path上任意一点的横坐标和纵坐标； S6-2，获取每一次运动时无人船中心坐标（x1,y1； S6-3，当y1=path[1]时； S6-4，计算=x1-path[0]，将代入N-距离衰减奖励方程，求得奖励，并将给予无人船； 具体的，所述N-距离衰减奖励方程具体如下式： 其中，是当前探索位置的奖励值，是当前探索位置无人船与path的水平距离，N为预设常数。

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