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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种陆空两栖无人车自动模态切换与地面避障的训练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：CN115718485B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202211119587.9，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种陆空两栖无人车自动模态切换与地面避障的训练方法是由张新钰;刘华平;黄健耕;黄康尧;吴新刚;邓富强设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种陆空两栖无人车自动模态切换与地面避障的训练方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种陆空两栖无人车自动模态切换与地面避障的训练方法，该方法包括：步骤1基于Gazebo仿真器构建训练场景；步骤2基于机器学习强化学习原理，将路空两栖无人车在训练场景中获取的感知信息输入决策神经网络，采用∈贪婪方法与好奇心驱动结合的策略规划行进轨迹及切换运动模态，将动作指令传入Gazebo仿真器指挥无人车运动；步骤3将运动相关数据存入经验池，基于n步时序差分法从经验池中随机抽取若干组数据对决策神经网络进行优化；转至步骤2直至无人车触发终止条件或满足预设的训练步长，则终止一个训练周期；步骤4当未达到训练周期总数，转至步骤1开始一个新的训练周期，否则得到训练好的决策神经网络。

本发明授权一种陆空两栖无人车自动模态切换与地面避障的训练方法在权利要求书中公布了：1.一种陆空两栖无人车自动模态切换与地面避障的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1基于Gazebo仿真器构建包括陆空两栖无人车、障碍物锥筒和墙体的训练场景；所述陆空两栖无人车基于阿克曼底盘建立运动学模型，并定义了包括地面行驶模态下和飞行模态下的多种有效动作； 步骤2基于机器学习强化学习原理，将陆空两栖无人车在训练场景中获取的当前时刻感知信息输入决策神经网络，采用贪婪方法与好奇心驱动方法相结合的策略规划行进轨迹并判断是否需要切换运动模态，将动作指令传入Gazebo仿真器，指挥Gazebo仿真器中的陆空两栖无人车运动；所述决策神经网络为DDQN网络，输入为激光雷达获取的二维图像和高度计获取的高度信息，输出为动作价值函数值； 步骤3将每一步的运动相关数据存入经验池，基于n步时序差分法从经验池中随机抽取若干组数据对决策神经网络进行优化；转至步骤2，直至陆空两栖无人车触发终止条件或满足预设的训练步长，则终止一个训练周期； 步骤4当未达到预设的训练周期总数，转至步骤1开始一个新的训练周期，否则得到训练好的决策神经网络。

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