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龙图腾网获悉武汉众和时利自动化科技有限公司申请的专利一种基于强化学习的水性胶喷涂路径规划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：CN120605849B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202511120276.8，技术领域涉及：B05C11/10；该发明授权一种基于强化学习的水性胶喷涂路径规划方法及系统是由贺小琪;俞董卫;苏砚军设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的水性胶喷涂路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于强化学习的水性胶喷涂路径规划方法及系统，获取工件的三维模型和喷涂工艺参数，通过策略网络与喷涂环境交互生成轨迹数据，并利用价值网络计算优势估计值及其方差。当喷涂质量未达标时，系统根据优势估计值的方差构建训练数据集，更新价值网络并优化策略网络参数。接着，系统将工件表面转换为离散图结构，建立地标集合并计算各点间的代价，利用价值网络生成节点热图。根据当前喷涂区域的几何属性和精度要求，系统确定地标子集并计算地标贡献值。当实际表面与模型存在偏差时，系统调整地标贡献值，并利用地标子集和贡献值计算全局引导轨迹，最终生成可执行喷涂路径指令序列。

本发明授权一种基于强化学习的水性胶喷涂路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的水性胶喷涂路径规划方法，其特征在于，包括： 获取工件的三维模型以及预设的喷涂工艺参数，策略网络与喷涂环境模拟交互，并生成包含状态、动作与奖励的轨迹数据，并由价值网络计算优势估计值，计算所述优势估计值的方差； 当监测到的喷涂质量指标未达到预设性能基准时，则从轨迹中得到与所述质量未达标的轨迹，根据优势估计值的方差构建训练数据集，并利用所述训练数据集的误差更新价值网络；基于更新后的价值网络计算的优势估计值并优化所述策略网络的参数； 将工件表面转换为离散图结构，建立地标集合并预先计算各点间的代价；利用所述价值网络得到工件表面的节点热图；根据当前喷涂区域的几何属性与喷涂精度要求，从所述地标集合中确定当前喷涂区域对应的地标子集，利用所述节点热图得到地标子集中地标在当前喷涂区域路径搜索中的贡献值； 当工件实际表面形态与三维模型存在超出预设偏差时，则调整与目标喷涂区域相关的地标的贡献值；利用所述地标子集和所述贡献值在所述图结构上计算出全局引导轨迹，并根据策略网络和全局引导轨迹生成可执行喷涂路径指令序列。

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