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龙图腾网获悉深蓝汽车科技有限公司申请的专利基于深度强化学习的自动泊车路径规划模型构建方法、装置、设备及车辆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：CN120003469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510314159.9，技术领域涉及：B60W30/06；该发明授权基于深度强化学习的自动泊车路径规划模型构建方法、装置、设备及车辆是由袁济民;郑佳;陈卓;严钦山设计研发完成，并于2025-03-17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自动泊车路径规划模型构建方法、装置、设备及车辆在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度强化学习的自动泊车路径规划模型构建方法、装置、设备及车辆，用于提高泛化能力并减少训练量。该基于深度强化学习的自动泊车路径规划模型构建方法，包括：构建泊车场景，泊车场景中包括墙体构成的停车区域以及位于停车区域内的本车、多个其他运动车辆、多个静止车辆构成的障碍物和多个停车位；构建深度强化学习网络；获取本车在泊车场景中的状态观测信息；将全局状态观测信息和局部状态观测信息输入到所构建的深度强化学习网络中，得到车辆的泊车执行动作；使用设定的反馈奖励函数指导深度强化学习网络迭代进行参数更新；在迭代次数达到预设次数后，得到所需求的自动泊车路径规划模型。

本发明授权基于深度强化学习的自动泊车路径规划模型构建方法、装置、设备及车辆在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的自动泊车路径规划模型构建方法，其特征在于，包括： 构建泊车场景，泊车场景中包括墙体构成的停车区域以及位于停车区域内的本车、多个其他运动车辆、多个静止车辆构成的障碍物和多个停车位； 构建深度强化学习网络； 获取本车在泊车场景中的状态观测信息，状态观测信息包括全局状态观测信息和局部状态观测信息；全局状态观测信息包括本车与所有可停车位的相对位置坐标以及本车和其它运动车辆的相对位置坐标；局部状态观测信息包括本车在多个方向上与障碍物之间的距离； 将全局状态观测信息和局部状态观测信息输入到所构建的深度强化学习网络中，得到车辆的泊车执行动作； 使用设定的反馈奖励函数指导深度强化学习网络迭代进行参数更新；在迭代次数达到预设次数后，得到所需求的自动泊车路径规划模型；将全局状态观测信息和局部状态观测信息输入到所构建的深度强化学习网络中，得到车辆的泊车执行动作的步骤包括： 将全局状态观测信息输入深度强化学习网络的目标选择策略子网络中，得到目标停车位； 将局部状态观测信息输入深度强化学习网络的碰撞避免策略子网络中，得到本车的当前动作；使用设定的反馈奖励函数指导深度强化学习网络迭代进行参数更新的步骤包括： 获取本车执行当前动作后的新全局状态观测信息和反馈奖励值； 将全局状态观测信息、当前动作、反馈奖励值和新全局状态观测信息输入深度强化学习网络的碰撞避免策略子网络中，得到动作价值函数值； 深度强化学习网络的碰撞避免策略子网络根据动作价值函数值更新其参数，以便在未来能够选择最大化动作价值函数值的动作。

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