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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种规则和数据混合驱动的无人矿卡路径规划系统及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：CN119759034B 。

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：202510010554.8，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种规则和数据混合驱动的无人矿卡路径规划系统及方法是由王亚飞;章翼辰;邬明宇;李若尧;李泽星;张睿韬;张骥远设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种规则和数据混合驱动的无人矿卡路径规划系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及路径规划技术领域，提供了一种规则和数据混合驱动的无人矿卡路径规划系统，包括：构建节点引导搜索规则，对于任意一个当前子节点采用固定步长和均匀离散采样后的转向角进行节点探索得到固定步长的下一个子节点的探索子节点集合，并通过深度强化学习生成引导节点加入到探索子节点集合中，对探索子节点集合中每一个探索子节点的代价进行评估，用于后续每轮迭代搜索过程中获取代价最低的探索子节点作为最终选择的下一个子节点，同时在当前子节点到终点的距离小于设定阈值时，生成当前子节点到终点的泊位曲线，从而得到最终全局曲线。上述技术方案，构建了规则‑数据混合驱动路径规划框架，实现了规则和学习方法的优势互补。

本发明授权一种规则和数据混合驱动的无人矿卡路径规划系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种规则和数据混合驱动的无人矿卡路径规划系统，其特征在于，包括： 混合A星规划模块，用于构建节点引导搜索规则，对于任意一个当前子节点采用固定步长和均匀离散采样后的转向角进行节点探索得到固定步长的下一个子节点的探索子节点集合，并通过深度强化学习生成引导节点加入到所述探索子节点集合中，对所述探索子节点集合中每一个探索子节点的代价进行评估，用于后续每轮迭代搜索过程中获取代价最低的探索子节点作为最终选择的下一个子节点，同时在所述当前子节点到终点的距离小于设定阈值时，生成所述当前子节点到终点的泊位曲线，从而得到最终全局曲线； 引导节点生成模块，用于设计所述当前子节点的状态空间和动作空间，以及设计生成所述引导节点的神经网络结构，在每一轮的迭代中，将所述状态空间输入所述神经网络结构中，输出每一组的所述动作空间中转向角与步长的Q值，选取Q值最高的转向角与步长生成所述引导节点，并设计奖励函数引导所述神经网络结构的训练； 路径探索框架设计模块，用于设计路径探索的框架，以及设计深度强化学习的训练策略； 在所述混合A星规划模块中，构建所述节点引导搜索规则，对于任意一个所述当前子节点采用固定步长和均匀离散采样后的转向角进行节点探索得到固定步长的下一个子节点的所述探索子节点集合，并通过深度强化学习生成所述引导节点加入到所述探索子节点集合中，具体为： 在获取到所述当前子节点之后，对转向角进行均匀离散采样，对于，计算方式如下： 其中，为转向角的边界，对应矿车所能执行的最大前轮转角，i为采样到的转向角的序号，n为采样到的转向角的个数； 考虑前向和后向探索两种情况，将固定步长和采样后的转向角代入以下公式2中，得到下一个子节点所述探索子节点集合； 其中，所述当前子节点为，为所述当前子节点在地图下全局坐标，为矿车在所述当前子节点处的航向角，所述探索子节点集合中任意一个探索子节点为，为探索子节点在地图下全局坐标，为矿车在探索子节点处的航向角，为探索的固定步长，为矿卡的轴距，为节点的探索方向，即后向或前向； 将环境信息和所述当前子节点的状态输入到深度强化学习网络中，输出引导步长和引导转向角，并代入到公式2中，生成所述引导节点，所述引导节点具有更大的步长和更低的代价，并加入到所述探索子节点集合中，即； 在所述引导节点生成模块中，设计所述当前子节点的状态空间和动作空间，具体为： 所述状态空间设计为： 其中，为所述当前子节点，为起点节点信息，为终点节点信息，为所述当前子节点相对于所述起点节点的位置和航向角，为所述终点节点相对于所述当前子节点的位置和航向角，为所述当前子节点的位置与所述终点节点的距离，为第i个区域的障碍物与矿车的最小距离； 所述引导节点的探索参数包括步长和转向角，对应的所述动作空间为，深度强化学习采用DQN算法，所述DQN算法采用离散动作空间，对转向角和步长进行离散采样。

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