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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于自适应Q学习的地面单元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：CN115600776B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202211143140.5，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于自适应Q学习的地面单元协同路径规划方法是由龙腾;郭淼;孙景亮;史人赫;王仰杰设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应Q学习的地面单元协同路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开的一种基于自适应Q学习的地面单元协同路径规划方法，属于机动能力领域。本发明实现方法为：本发明将状态空间的划分方式由传统的栅格法改变成以初始节点和目标节点的相对距离与固定状态间隔d确定空间状态，根据地面单元趋近目标的程度设计奖惩函数，从而缓解由于目标位置改变而导致包含环境信息的Q表无法适用于新环境的风险，能够提高地面单元协同路径规划效率和安全性。本发明将动作空间的划分方式由传统的固定动作改变成依据路网节点连接关系确定动作空间，减少无用动作空间，提高动作空间对路网环境的适用性，且能够缓解大规模地面单元路径规划问题中面临的“维度灾难”问题，提高复杂路网环境下路径协同规划效率。

本发明授权一种基于自适应Q学习的地面单元协同路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应Q学习的地面单元协同路径规划方法，其特征在于：包括如下步骤， 步骤A：分别建立路网模型和协同路径规划模型，为所述路网模型和协同路径规划模型赋予初始信息，通过路网模型表征环境信息，通过路径规划模型确定任务信息； 步骤B：以目标位置为圆心，利用相邻节点的距离确定固定状态间隔d，结合初始节点和目标节点的相对距离与固定状态间隔d定义空间状态数量M；空间状态的范围是以目标位置为圆心，固定状态间隔为d的同心圆；通过定义状态空间，对规划空间进行离散化，提高Q表对动态目标环境的适用性； 步骤C：根据步骤A建立的路网模型确定路径节点的连接关系，依据路网节点连接关系确定动作空间，将动作空间的划分方式由传统的固定动作改变成依据路网节点连接关系确定动作空间，减少无用动作空间，提高动作空间对路网环境的适用性，且能够缓解大规模地面单元路径规划问题中面临的“维度灾难”问题，提高复杂路网环境下路径规划效率； 步骤D：根据地面单元趋近目标的程度设计奖惩函数，当节点处于安全区域时，随着当前节点逐渐接近目标节点，地面单元获得的奖励值逐渐增大，引导地面单元朝着目标节点扩展；当节点处于威胁区域时，对地面单元加以惩罚，引导地面单元规避障碍； 步骤E：结合任务信息、状态空间、动作空间和奖惩函数生成包含环境和任务信息的Q表；Q表的行代表所处的状态空间，列代表当前节点可选择的动作，Q表中每个单元格的值则表示地面单元在当前状态下采取某个动作所获得的奖惩值； 步骤F：基于步骤E更新得到的Q表，对地面单元各起点快速规划无碰撞路径，提高路网约束下的地面单元协同路径规划效率。

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