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龙图腾网获悉中国农业科学院北京畜牧兽医研究所申请的专利一种养殖场智能巡检车的避障方法及系统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：CN119396143B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411482923.5，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种养殖场智能巡检车的避障方法及系统是由周梦婷;唐湘方;熊本海;郑姗姗;李志虎设计研发完成，并于2024-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种养殖场智能巡检车的避障方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种养殖场智能巡检车的避障方法及系统，属于自动避障技术领域，包括：获取养殖场的关键位置，基于所述关键位置构建养殖场图结构；通过巡检车的传感器获取巡检车周围的障碍物位置，将所述障碍物位置反馈至所述图结构的边的权重中；基于Dijkstra算法对所述图结构计算巡检车运行的最短路径；通过所述图结构的节点数量构建深度Q网络模型，根据所述巡检车运行的最短路径更新深度Q网络模型中当前节点到可达节点的最短路径距离的值，完成深度Q网络模型的实时更新；巡检车在巡检过程中实时查询更新的深度Q网络模型动态调整行进路线。本发明可以快速计算出最优的行驶路线，减少巡检车行驶的总距离和时间。

本发明授权一种养殖场智能巡检车的避障方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种养殖场智能巡检车的避障方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取养殖场的关键位置，基于所述关键位置构建养殖场图结构； 通过巡检车的传感器获取巡检车周围的障碍物位置，将所述障碍物位置反馈至所述图结构的边的权重中； 基于Dijkstra算法对所述图结构计算巡检车运行的最短路径； 通过所述图结构的节点数量构建深度Q网络模型，根据所述巡检车运行的最短路径更新深度Q网络模型中当前节点到可达节点的最短路径距离的值，完成深度Q网络模型的实时更新； 巡检车在巡检过程中实时查询更新的深度Q网络模型动态调整行进路线； 所述获取养殖场地图的关键位置，基于所述关键位置构建养殖场图结构的过程包括： 定义养殖场的关键位置，将所述关键位置定义为图的节点； 基于实际的可达性和连接情况在图的节点间定义边，构建养殖场图结构； 基于Dijkstra算法对所述图结构计算巡检车运行的最短路径的过程包括： 对所述图结构的内一个节点作为起点，初始化距离数组，记录起点到其他所有节点的最短距离，起始时，除了起点到自身的距离为0外，起点到其他所有节点的最短距离都设为无穷大； 从起点开始，逐步探索所有未处理的节点，选择距离最短的节点，确认此路径为巡检车运行的最短路径，并更新其相邻节点的最短路径距离； 所述通过所述图结构的节点数量构建深度Q网络模型的过程包括： 基于所述节点数量构建巡检车可用的动作空间，基于全连接神经网络和所述巡检车可用的动作空间构建Q网络模型，将巡检车状态表示作为所述Q网络模型的输入，输出为每个动作的Q值； 构建所述Q网络模型的损失函数，所述损失函数为Q-learning算法中的目标函数； 基于经验回放和目标网络对所述Q网络模型进行训练，所述Q网络模型通过与环境的交互学习最优的动作策略，以最大化长期累积奖励，生成所述深度Q网络模型； 所述完成深度Q网络模型的实时更新的过程包括： 通过所述Dijkstra算法对所述图结构计算巡检车运行的最短路径作为即时奖励的负值对所述深度Q网络模型中相应的参数进行更新，使深度Q网络模型中通过巡检车行驶动作到达避障状态的成本最小化。

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