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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种面向未知动态环境的水下机器人路径规划方法、电子设备、介质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：CN119336053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411443830.1，技术领域涉及：G05D1/485；该发明授权一种面向未知动态环境的水下机器人路径规划方法、电子设备、介质是由刘妹琴;张涛;董山玲;郑荣濠;张森林设计研发完成，并于2024-10-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向未知动态环境的水下机器人路径规划方法、电子设备、介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向未知动态环境的水下机器人路径规划方法、电子设备、介质，包括：智能体根据当前Q网络的输出选取动作，与环境交互，得到状态；考虑路径规划中的安全约束，对状态进行处理，得到第一类指导信息、第二类指导信息，从而更新状态；根据更新后的状态，计算奖励；将动作、状态、奖励存入经验回放池中；重复上述过程，直至经验回放池中的数据量达到阈值；从经验回放池中抽取一批经验数据，分别输入至Q网络、目标Q网络中，计算Q值、目标Q值；采用梯度下降法最小化损失函数，以更新Q网络参数；将Q网络的参数复制到目标Q网络；直至损失函数收敛，得到训练好的目标Q网络；配置测试环境，利用训练好的目标Q网络输出规划路径。

本发明授权一种面向未知动态环境的水下机器人路径规划方法、电子设备、介质在权利要求书中公布了：1.一种面向未知动态环境的水下机器人路径规划方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 智能体根据当前Q网络的输出选取动作，与环境交互，得到状态；考虑路径规划中的安全约束，对状态进行处理，得到第一类指导信息、第二类指导信息，从而更新状态；根据更新后的状态，计算奖励；将动作、状态、奖励存入经验回放池中；重复上述过程，直至经验回放池中的数据量达到阈值； 从经验回放池中抽取一批经验数据，分别输入至Q网络、目标Q网络中，计算Q值、目标Q值；采用梯度下降法最小化损失函数，以更新Q网络参数；所述损失函数用于计算Q值与目标Q值的差值；每隔单位训练周期，将Q网络的参数复制到目标Q网络；直至损失函数收敛，得到训练好的目标Q网络； 配置测试环境，利用训练好的目标Q网络输出规划路径； 其中，考虑路径规划中的安全约束，对状态进行处理，得到第一类指导信息、第二类指导信息，从而更新状态的过程包括： 获取当前的基础状态信息，所述基础状态信息包括：当前水下机器人的速度、洋流速度、水下机器人与目标之间的相对距离及角度信息、包含在观测范围内的障碍物距离信息； 考虑路径规划中的安全约束，将障碍物的距离信息按照安全性划分为三类：小于碰撞距离、小于观测距离以及大于观测距离，分别使用标记值-1、0和1表示，从而对八个方位上的障碍物距离信息进行离散化表示，得到第一类指导信息； 基于第一类指导信息，通过预测下一动作，比较执行不同动作之后的位置，选取距离目标位置最近的动作，将第一类指导信息中该动作对应的方向标记为1，其他方向标记为0，得到第二类指导信息； 将第一类指导信息、第二类指导信息与基础状态信息合并，从而更新状态。

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