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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种基于深度强化学习的路径探索参数优化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：CN119828479B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510010567.5，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种基于深度强化学习的路径探索参数优化系统及方法是由王亚飞;章翼辰;梁紫涵;李泽星;邬明宇;李若尧;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。

本一种基于深度强化学习的路径探索参数优化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，提供了一种基于深度强化学习的路径探索参数优化系统，包括：可变参数路径规划模块，用于基于深度强化学习网络进行节点探索，对子节点集合中的子节点进行碰撞检测以及计算所有的子节点的代价值，最后通过Reeds‑Shepp曲线生成装载泊入路径；环境状态空间建模模块，用于对当前节点的周围障碍物进行区域划分，以及进行环境状态空间建模；深度学习参数优化模块，用于构建深度学习网络计算出最优步长和最优转向角，并构建奖励函数对深度学习网络进行优化，同时执行深度学习网络的训练流程。实现通过深度强化学习网络优化路径规划方法中的探索参数以及通过分析环境中的障碍物信息，建立考虑障碍物分布的状态空间。

本发明授权一种基于深度强化学习的路径探索参数优化系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的路径探索参数优化系统，其特征在于，包括： 可变参数路径规划模块，用于基于深度强化学习网络针对当前节点和环境信息生成最优步长和最优转向角，以及构建固定转向角集合，并按照将所述最优步长和所述固定转向角集合相结合的方式生成子节点集合、将所述最优步长和所述最优转向角相结合的方式生成转向角优化子节点并加入至所述子节点集合中的步骤进行节点探索，对所述子节点集合中的子节点进行碰撞检测以及计算所有的所述子节点的代价值，最后通过Reeds-Shepp曲线生成装载泊入路径； 假设所述当前节点为xc,yc为位置坐标，为朝向角度，根据无人矿卡的运动特性建立如下的节点探索过程： 其中为以所述当前节点进行探索的下一个子节点，xs,ys为位置坐标，为朝向角度，d∈{-1,1}表示所述当前节点的包括后退或前进在内的扩展方向，δ与l分别表示节点扩展的转向角和步长，Lw为无人矿卡的前后轴距离； 通过所述深度强化学习网络生成针对所述当前节点和所述环境信息的所述最优步长和所述最优转向角，并采用均匀采样的方式构建所述固定转向角集合对于固定转向角δi，i＝1,2,..,N3，计算方式为： 其中，δmax为矿车所能执行的最大转向角，N3为构建的转向角的数量； 按照步长优化和转向角优化在内的两步进行节点探索，第一步将所述最优步长Lbest和所述固定转向角集合Δ1中所有采样的固定转向角代入公式1中，从而生成固定转向角探索的所述子节点集合所述子节点集合中子节点数量和所述固定转向角集合Δ1中采样角的数量相同为N3，第二步将所述最优步长Lbest和所述最优转向角δbest代入公式1中，生成所述转向角优化子节点Nbest并加入至所述子节点集合中； 环境状态空间建模模块，用于对所述当前节点的周围障碍物进行区域划分，以及进行环境状态空间建模； 深度学习参数优化模块，用于构建深度学习网络计算出所述最优步长和所述最优转向角，并构建奖励函数对所述深度学习网络进行优化，同时执行所述深度学习网络的训练流程。

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