中山大学杨健敏获国家专利权
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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于图卷积网络和深度强化学习的无人机与无人艇编队控制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：CN120122721B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510601523.X，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权基于图卷积网络和深度强化学习的无人机与无人艇编队控制方法及装置是由杨健敏;郭栩;龚明;彭志鸿;黄滢;王佳惠;杜龙森;吴卓谦;马越;汤钰琳;钟健锋;何浩华设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于图卷积网络和深度强化学习的无人机与无人艇编队控制方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图卷积网络和深度强化学习的无人机与无人艇编队控制方法及装置，该方法包括：构建多智能体编队的第一仿真环境；根据第一仿真环境，采集无人艇的运动控制数据，基于运动控制数据以及序列生成模型，构建深度控制模型；构建图卷积网络模型,根据图卷积网络模型以及多智能体，获取压缩特征；基于独立近端策略优化算法，构建执行者网络以及评价者网络；根据图卷积网络模型、压缩特征、执行者网络以及评价者网络，得到初始控制模型；根据深度控制模型，在第一仿真环境中对初始控制模型进行训练与测试，得到目标控制模型。本发明能够提高感知数据处理效率以及实时决策响应性能，可以广泛应用于多智能体控制技术领域。
本发明授权基于图卷积网络和深度强化学习的无人机与无人艇编队控制方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积网络和深度强化学习的无人机与无人艇编队控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建多智能体编队的第一仿真环境；其中，多智能体包括无人机与无人艇； 根据所述第一仿真环境，采集所述无人艇的运动控制数据，基于所述运动控制数据以及序列生成模型，构建深度控制模型； 构建图卷积网络模型,根据所述图卷积网络模型以及所述多智能体，获取压缩特征； 基于独立近端策略优化算法，构建执行者网络以及评价者网络； 根据所述图卷积网络模型、所述压缩特征、所述执行者网络以及所述评价者网络，得到初始控制模型； 根据所述深度控制模型，在所述第一仿真环境中对所述初始控制模型进行训练与测试，得到目标控制模型； 其中，所述目标控制模型用于所述多智能体编队的控制。
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