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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于图结构和强化学习的车辆路径规划方法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：CN119124192B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202411204707.4，技术领域涉及：G01C21/34；该发明授权一种基于图结构和强化学习的车辆路径规划方法是由罗光春;陈爱国;朱大勇;罗意;王凌福;秦川设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图结构和强化学习的车辆路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于图结构和强化学习的车辆路径规划方法，方法包括交通图构建与强化学习模型训练，首先重构真实地图，同时将信号灯等待时间、早晚高峰等因素纳入考虑，选择信号灯作为节点构建时效交通地图；然后进行强化学习模型训练，利用狄杰斯特拉算法在图当中构建次优路径，在训练过程当中，通过次优路径引导学习如何选择最优路径，进行路径规划，加快训练速度；最后通过训练好的强化学习模型进行实时的车辆路径规划。本发明将强化学习引入到路径规划当中，降低了计算成本和计算时间长，同时，训练的强化学习模型能够在不同时间根据不同的道路状况给出最优的路径，同时考虑了距离、道路交通情况等因素，使得规划的路径更加准确和优化。

本发明授权一种基于图结构和强化学习的车辆路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图结构和强化学习的车辆路径规划方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1：地图数据处理，包括道路数据处理和道路路段划分，统一规范道路信息，对道路路段进行划分，在地图当中标识信号灯，然后按照道路依次连接这些信号灯，两个信号灯之间的道路作为一个单独的路段； 步骤S2：通过道路信息，以信号灯为节点，引入时间因素，构建多个时效交通图，首先构建基准交通图，基准交通图构建以信号灯作为节点，构建出节点矩阵存储图，信号灯之间的距离作为图的边的权值，再分析建筑位置，以信号灯为中心通过聚类进行划归；然后构建时效交通图，通过现实数据进行统计，得到不同时段不同路段的平均通过时间，计算得到不同时段的路段实际通过长度，更新图的边，得到时效交通图； 步骤S3：训练强化学习模型，在时效图当中随机选择起点和终点，模拟现实车辆行驶，根据距离将起点和终点划归到最近的信号灯，然后使用狄杰斯特拉算法，在各个时效交通图间得到最短路径作为次优路径，训练强化学习模型，在起点和终点间找到最优路径，并利用次优路径加快训练速度，不断重复该过程，最终得到能够规划出最优路径的强化学习模型； 步骤S4：利用训练好的强化学习模型进行路径规划，将用户输入的数据转换为模型的输入，以通过强化学习模型获取最优路径，并根据用户的实时位置对最优路径进行更新。

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