中北大学况立群获国家专利权
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龙图腾网获悉中北大学申请的专利一种室内移动机器人强化学习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：CN116088495B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202211416730.0，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种室内移动机器人强化学习导航方法是由况立群;王少桐;韩慧妍;曹亚明;熊风光;杨晓文;张元;庞敏;薛红新;郭磊;韩燮设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种室内移动机器人强化学习导航方法在说明书摘要公布了：本发明属于强化学习领域，具体涉及一种室内移动机器人强化学习导航方法，为解决在复杂环境复杂奖励的情况下，智能体导航中的样本利用率低以及导航成功率不高的问题，本发明在D3QN算法基础上，引入优势后见经验回放算法和分层强化学习结构。首先，通过比较不同轨迹点的优势函数来选择新目标点，拥有最大优势函数的轨迹点作为新目标点，根据新目标点，对轨迹样本重新标记并存入经验池中。然后，在分层强化学习的结构下，训练智能体在复杂的环境下学习，顶层智能体负责学习大范围的路径规划，底层智能体负责导航到子目标，最后实现到总目标点的导航。
本发明授权一种室内移动机器人强化学习导航方法在权利要求书中公布了：1.一种室内移动机器人强化学习导航方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1，在ROS中的Gazebo仿真器中设计不同的室内环境用来进行训练，设计移动机器人和目标点的位置，处理移动机器人与环境的交互； 步骤2，设计移动机器人导航中的强化学习的奖励函数、动作空间、状态空间； 步骤3，在简单室内环境下，使用加入优势后见经验回放的D3QN算法来训练智能体； 步骤4，在复杂室内环境下，使用分层强化学习建立两个强化学习智能体，一个作为顶层智能体，另一个作为底层智能体，顶层智能体使用D3QN算法，选择子目标点并传递给底层智能体，进而规划到达总目标点的路径，底层智能体在得到子目标点的坐标后，利用简单室内环境下训练的加入优势后见经验回放的D3QN算法规划到达子目标点的路径。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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