买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于强化学习的拒止环境协同自主感知与导航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：CN119289972B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202411254596.8，技术领域涉及：G01C21/16；该发明授权一种基于强化学习的拒止环境协同自主感知与导航方法是由王志鹏;丁凯旋;何斌;周艳敏;李刚设计研发完成，并于2024-09-09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拒止环境协同自主感知与导航方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种拒止环境下协同自主感知与导航方法，通过构建自组织鲁棒通信系统实现拒止环境中多无人机之间的动态组网和数据共享，采用自适应网络协议在网络拓扑变化或通信干扰下实现通信网络的自动配置；基于多传感器融合感知系统，通过数据融合算法处理环境信息和无人机自身的运动信息；单无人机基于无人机能量消耗、探索面积、路径重叠度以及路径危险程度构建奖励函数，在未知环境中执行自主感知和探索并完成建图；分布式多无人机在无人机集群中依据地图信息、各自的位置和工作状态进行个体间交流和博弈，实现任务分配，完成路径规划与动作决策。本发明提高了无人机在拒止环境中的自主性和协同性，为复杂环境下的导航提供有了效的解决方案。

本发明授权一种基于强化学习的拒止环境协同自主感知与导航方法在权利要求书中公布了：1.一种拒止环境下协同自主感知与导航方法，其特征在于，方法步骤包括： 构建自组织鲁棒通信系统，在拒止环境中实现多无人机之间的动态组网和数据共享，并采用自适应网络协议，在网络拓扑变化或通信干扰下实现通信网络的自动配置； 采用集成激光雷达、视觉传感器和惯性测量单元的多传感器融合感知系统，通过数据融合算法实时捕获和处理环境信息和无人机自身的运动信息； 单无人机基于所装备的传感器，通过强化学习算法，基于无人机能量消耗、探索面积、路径重叠度以及路径危险程度构建奖励函数，在未知环境中的自主感知和自主探索，并完成建图； 分布式多无人机使用强化学习算法在指定规格的无人机集群中依据地图信息、各自的位置和工作状态进行个体间交流和博弈，实现任务分配，完成路径规划与动作决策；所述使用强化学习算法实现分布式任务规划，具体如下： 将每个无人机和每个探索方向目标两两组合构成任务分配的决策空间； 构建策略价值函数，用于评估每个无人机各自的策略在状态下执行所带来的期望收益，以此构建一个的策略价值矩阵；策略价值函数中包含移动代价和状态代价，在地图部分未知的情况下，无人机前往目标探索区域的实际路程往往无法准确计算，只考虑在已知地图区域内，以自身空间位置到未知区域边界间的基于搜索的规划路径长度作为移动代价；无人机运行受能量约束，能量充足的无人机才能完成完整的探索任务； 其中，，是路径长度、能量约束的权重，是无人机执行单次任务所需能量的上限阈值； 对无人机赋予顺序编码，每个无人机将自身的信息和从低次序无人机处接收的信息向自身所能通信的最高次序无人机发送，最终信息汇总到无人机群中次序最高的无人机处；在信息汇总完毕后，利用策略价值矩阵求解最优的分配策略： 其中，当给第个飞行器指定第个目标时，为1，否则，为0； 当获得最优分配策略后，由最高次序无人机向低次序无人机转发，任务转发完毕后即可执行任务。

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同济大学，其通讯地址为：200092 上海市杨浦区四平路1239号；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。