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龙图腾网获悉通用机械关键核心基础件创新中心(安徽)有限公司;合肥通用机械研究院有限公司;国机通用机械科技股份有限公司申请的专利基于ST-TD3策略的机器人自主导航协调控制方法和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：CN121498713B 。

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：202610037416.3，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于ST-TD3策略的机器人自主导航协调控制方法和系统是由任启乐;陈正文;韦志超;徐娟;樊玉琦;鲁飞;巴胜富;庞雷;朱华清;叶华;林敬;连新委;郭晨晨设计研发完成，并于2026-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ST-TD3策略的机器人自主导航协调控制方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及无人清洗小车自主导航技术领域，尤其是一种基于ST‑TD3策略的机器人自主导航协调控制方法和系统。本发明训练动作决策模型基于无人清洗小车当前状态生成动作，无人清洗小车执行动作以调整速度和偏航角；状态包括：无人清洗小车所在环境的环境深度特征和障碍物密度特征，以及无人清洗小车与目标点的相对距离和相对方位角；环境深度特征和障碍物密度特征基于无人清洗小车采集的深度图像特征提取；动作包括线速度和角速度，且两者分别满足无人清洗小车线速度最大值和角速度最大值约束，角速度通过正负取值表示偏转方向。本发明可实现无人清洗小车在复杂船舱环境中的高效、安全、稳定行驶。

本发明授权基于ST-TD3策略的机器人自主导航协调控制方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于ST-TD3策略的机器人自主导航协调控制方法，其特征在于，训练动作决策模型，动作决策模型基于无人清洗小车当前状态生成动作，无人清洗小车执行动作以调整速度和偏航角； 状态包括：无人清洗小车所在环境的环境深度特征和障碍物密度特征，以及无人清洗小车与目标点的相对距离和相对方位角；环境深度特征和障碍物密度特征基于无人清洗小车采集的原始深度图像进行提取； 动作包括线速度和角速度，且两者分别满足无人清洗小车线速度最大值和角速度最大值约束，角速度通过正负取值表示偏转方向； 障碍物密度特征的获取方式为： 首先对无人清洗小车采集的原始深度图像进行栅格化处理，得到×的深度特征矩阵M； 对深度特征矩阵M进行高斯加权得到障碍物密度特征： 其中，和为满足正态分布的加权向量；和为序数；为设定方差，为自然数； 动作决策模型采用Actor-Critic网络训练得到，训练所用奖励包括距离惩罚、碰撞惩罚、角度惩罚和步长惩罚中的多项；步长惩罚为设定数值； 为预设的常量，为无人清洗小车的半径；为设定的负常数；为无人清洗小车与目标点的相对距离； 为仿真得到的碰撞检测二值数；为预设的常量；代表原始深度图像中间指定范围内像素点深度的均值；代表无人清洗小车和障碍物之间的安全距离；、为负常数；表示障碍物密度特征； 和分别代表无人清洗小车上一时刻和当前时刻的偏航角，为无人清洗小车与目标点的相对方位角，和为负常数。

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通用机械关键核心基础件创新中心(安徽)有限公司;合肥通用机械研究院有限公司;国机通用机械科技股份有限公司，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区蜀麓社区服务中心机电产业园西四路9号生产楼；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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