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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利挖掘机工作装置连续轨迹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：CN119692582B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411764721.X，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权挖掘机工作装置连续轨迹规划方法是由姚宗伟;魏文;毕秋实;成洪康;李学飞;毕延泽设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本挖掘机工作装置连续轨迹规划方法在说明书摘要公布了：本发明适用于挖掘机作业技术领域，提供了挖掘机工作装置连续轨迹规划方法。本发明采用了分区域的挖掘策略，通过明确的任务分解，使得单次挖掘任务更加清晰和可控。这种策略有助于优化挖掘路径，减少不必要的重复挖掘，从而提升挖掘效率；引入了基于深度强化学习的TD3算法，该算法的应用提高了轨迹规划的实时性和适应性，使得挖掘机能够快速响应各种复杂的作业条件和环境变化，确保作业的高效进行；实现了自动化的轨迹规划，这降低了对人工操作的依赖。通过自动化规划，不仅提高了作业的精确性和稳定性，还进一步提升了作业的安全性。

本发明授权挖掘机工作装置连续轨迹规划方法在权利要求书中公布了：1.挖掘机工作装置连续轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、建立挖掘机工作装置的仿真模型，包括挖掘机工作装置的运动学模型与动力学模型； 步骤S2、整体任务分解挖掘策略； 步骤S3、采用曲线插值方法从关节空间对单次挖掘轨迹进行规划； 步骤S4、使用粒子群优化算法对插值曲线参数进行多目标寻优，并采集优化后的轨迹数据集； 步骤S5、利用深度强化学习TD3算法对步骤S4中的轨迹数据集进行训练； 步骤S6、针对整体挖掘任务，使用训练好的TD3连续轨迹规划模型进行连续轨迹规划，生成目标区域的完整挖掘轨迹； 所述步骤S5包括搭建深度神经网络模型、挖掘机物料挖掘物理环境模型和奖励函数模型； 首先，搭建深度神经网络模型：观测与轨迹规划目标函数和约束条件相关的状态参数，包括关节角度、关节角速度、关节角加速度、关节角加加速度、时间t、挖掘率、作业能耗、功率、总转矩，以关节角加加速度和其微分为动作参数来保证、、规划曲线的平滑，并设定相应的约束条件： ； 式中，为关节最大角加加速度；为关节最大角加加速度微分；TD3连续轨迹规划模型的训练需两个Critic网络和以及一个Actor网络，其中和的结构相同； 其次，搭建挖掘机物料挖掘物理环境模型，所述挖掘机物料挖掘物理环境模型包含输入输出接口模块、计算模块和可视化模块； 最后，搭建奖励函数模型，过程如下： 定义正常终止T1和惩罚终止T2这两个终止条件，针对目标的单步奖励为： ； 式中，为针对目标的奖励累积函数；为所有目标状态量的归一化加权函数；是一个时间步长前的； 函数表示如下： ； 式中，、和分别为、和的权重，为挖掘率、能耗和挖掘时间t的状态量归一化加权目标函数，和分别为铲斗齿尖高度和姿态的归一化目标函数； 引入稀疏奖励，表示为： ； 总奖励为： ； 最终以总奖励来完成目标区域任务的训练；在训练过程中，输入为状态参数信息，输出为轨迹关节运动信息。

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