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龙图腾网获悉江苏优异家科技有限公司申请的专利基于深度强化学习的无人机-无人车协同路径规划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：CN120928823B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510903276.9，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于深度强化学习的无人机-无人车协同路径规划方法是由丁杰;李睿设计研发完成，并于2025-07-01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无人机-无人车协同路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度强化学习的无人机‑无人车协同路径规划方法，涉及路径规划技术领域。包括本发明通过将无人机与无人车的作业任务在统一空间网格下进行状态建模与协同路径规划，结合深度强化学习中的状态价值评估机制，实现了复杂任务场景中跨平台多智能体的协同决策与路径优化；经过任务段拆分与状态节点间耦合关系的构建，本发明有效提取出任务执行过程中的关键帧状态和帧间协同信息，在此基础上嵌入强化学习框架，显著增强了路径决策对任务逻辑和空间动态的感知能力；通过计算帧‑对结构路径矩阵作为引导因子进行策略学习与价值更新，本发明能够实现无人机‑无人车在多任务、多时段下的高效路径整合与资源调度。

本发明授权基于深度强化学习的无人机-无人车协同路径规划方法在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的无人机-无人车协同路径规划方法，其特征在于：包括： 根据作业区域的空间网格与任务需求，构建无人机与无人车双向状态图，基于任务需求拆分多个任务段，并提取各任务段中转移概率最大的状态序列作为任务关键帧状态序列； 基于所述关键帧状态序列，在空间网格中进行映射，提取具有时间重合与任务耦合特征的状态交叉节点，编码形成帧-对结构路径矩阵； 将帧-对结构路径矩阵作为状态转移引导因子，嵌入至强化学习中的状态-动作值函数QS,A，结合关键帧间路径转移流密度进行价值网络权重更新； 依据更新后的价值网络权重回溯优化任务关键帧状态序列和帧-对结构路径矩阵，输出无人机与无人车的协同路径集； 所述双向状态图中包含以网格中心点为位置标识的无人机状态节点与无人车状态节点；所述双向状态图的构建包括：选取各网格单元的中心点位置坐标，映射为无人机状态节点集和无人车状态节点集；依据网格拓扑结构设置状态节点间的相邻连接边集，约束方向为可通行方向，并分别赋予方向权重矩阵；对与节点集中存在空间重合度和任务耦合度都分别大于设定阈值的节点对，构建交叉连接边集，形成跨域帧间连接；以相邻连接边集和交叉连接边集联合构成双向状态图，其中，所有边默认双向启用，方向权重决定优先迁移方向。

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