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龙图腾网获悉中煤科工机器人科技有限公司;中煤科工(辽宁)具身智能科技有限公司申请的专利基于深度强化学习的煤矿作业机器人导航避障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：CN120780008B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202511223322.7，技术领域涉及：G05D1/622；该发明授权基于深度强化学习的煤矿作业机器人导航避障系统是由常健;徐瑶;杨闯;朱玉芹;赵红菊;张鑫;崔大明;李梁设计研发完成，并于2025-08-29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煤矿作业机器人导航避障系统在说明书摘要公布了：本发明涉及煤矿作业自动化技术领域，具体为基于深度强化学习的煤矿作业机器人导航避障系统。本发明通过激光雷达、红外传感器和摄像头获取煤矿作业机器人周围环境的障碍物信息及变化数据，经卡尔曼滤波数据融合、构建障碍物坐标云图并映射到高清环境照片，能全面、准确地感知周围环境，为后续导航避障提供可靠依据；本发明基于巷道地形图，通过路径规划算法生成多条运动路径，经决策优化选出最优路径，再进行路径差分得到阶段性目标点，可制定出合理的宏观导航策略，确保机器人高效到达目标位置；本发明使用深度Q网络训练机器人，使其能自主决策选择最短避障路径，通过定义网络状态和优化结果、利用Q值奖励函数微调运动路径。

本发明授权基于深度强化学习的煤矿作业机器人导航避障系统在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的煤矿作业机器人导航避障系统，包括环境感知模块、决策与路径规划模块、深度强化学习训练模块和执行模块，其特征在于； 环境感知模块获取煤矿作业机器人所在环境的障碍物信息以及周围环境的变化数据，构建煤矿作业机器人与周围环境的感知模型； 决策与路径规划模块获取煤矿作业机器人在当前时刻所在位置以及目标位置在世界坐标系中的所在坐标，通过路径决策算法得到从当前时刻所在位置到达目标位置的最优路径，通过路径差分得到最优路径上的阶段性目标点； 通过路径决策算法得到从当前时刻所在位置到达目标位置的最优路径的具体过程为： 获取当前时刻t，煤矿作业机器人在世界坐标系中的所在坐标[x0t，y0t，z0t]； 获取煤矿作业机器人的目标位置在世界坐标系中的所在坐标； 基于巷道地形图，通过路径规划算法在巷道地图中自动生成从煤矿作业机器人所在坐标到目标位置的多条运动路径，并对生成的路径进行决策优化，具体过程为： 对运动路径进行顺序编号，编号符为j，j=1，2，...，n；n为运动路径总数； 在巷道地形图上获取各个运动路径的距离Lj、最大坡度角ψj、水平转角数量nj，最大水平转角Uj和经过的设备数量Ej； 通过对距离Lj、最大坡度角ψj、水平转角数量nj，最大水平转角Uj和经过的设备数量Ej的加权求和计算各个运动路径j的优选特征值，并选择优选特征值最小的运动路径j，记为从当前时刻所在位置到达目标位置的最优路径； 对最优路径进行路径差分，将最优路径等分为预设数量的路径线段，将各个路径线段的端点记为阶段性目标点，将阶段性目标点发送给深度强化学习训练模块； 深度强化学习训练模块基于阶段性目标点进行最短避障路径选择，通过机器人所在环境的障碍物信息以及周围环境的变化数据优化煤矿作业机器人的微观导航策略；基于阶段性目标点进行深度Q网络DQN训练，得到代表避障动作中的前进、转向和启停动作的动作空间向量，生成最佳避障动作，并发送给执行模块； 执行模块根据避障动作的动作空间向量驱动机器人执行避障策略，将动作空间向量中代表避障动作中的前进、转向和启停动作的动作分量转换为实际的控制指令，驱动煤矿作业机器人完成避障任务；根据最佳避障动作的执行结果进行阶段性目标点更新。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中煤科工机器人科技有限公司;中煤科工(辽宁)具身智能科技有限公司，其通讯地址为：518057 广东省深圳市南山区粤海街道科技园社区科苑路15号科兴科学园A栋A1-1302-16；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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