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龙图腾网获悉常州大学申请的专利一种基于3D点云的D3-TD3机器人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：CN115237140B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202210967428.8，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于3D点云的D3-TD3机器人路径规划方法是由顾玉宛;朱智涛;褚永涛;徐守坤;石林;李宁;王雪元设计研发完成，并于2022-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于3D点云的D3-TD3机器人路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及路径规划技术领域，尤其涉及一种基于3D点云的D3‑TD3机器人路径规划方法，包括：初始化Critic网络和Actor网络的参数，设计D3‑TD3算法的状态空间和动作空间；设计D3‑TD3网络结构和奖励函数；三维点云空间模型创建，并对点云数据进行精简。本发明引入了三维点云空间模型创建，解决了基于视觉导航的图像处理量巨大并且受光线条件限制较大，当在光线很暗的环境中无法完成导航的问题，并在TD3算法的基础上引入了深度密集型结构，该结构保留了跨层输入的重要信息，并将网络分成了值函数和优势函数，因此在解决复杂任务时实现更快的收敛，使得学习速率更快，碰撞次数更少。

本发明授权一种基于3D点云的D3-TD3机器人路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于3D点云的D3-TD3机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、初始化Critic网络和Actor网络的参数，设计D3-TD3算法的状态空间和动作空间； 步骤一具体包括： 根据机器人当前的状态选择动作并加入噪声，执行动作得到奖励和下一个状态，并将四元组存入到经验回放池中，从经验池中采样m个样本，通过Critic目标网络计算动作的期望回报并更新Critic网络参数；每隔d步，通过确定性策略梯度更新Actor网络参数和目标网络参数； 步骤二、设计D3-TD3网络结构和总奖励函数； 步骤二具体包括： D3-TD3网络结构分成值函数和优势函数，具体为：以激光雷达获得的信息作为Actor网络的输入状态，Actor网络由四个全连接层组成，分别在后三个全连接层加入状态；在Critic网络中的输入是一对状态和动作，Critic网络由四个全连接层组成，前三层全连接层加入状态和动作；经过四层全连接之后将网络分解为优势函数和值函数，通过以下公式得到Q值： 1 其中，第一部分仅与状态相关，称为值函数，表示为；另一部分与状态和动作有关，称为优势函数，表示为，式中为V和A的公共参数，和分别为V和A的参数，表示状态，表示动作； 移动机器人是否到达目标点的奖励函数为： 2 其中，表示t时刻移动机器人与目标点的距离，为设定的阈值，当移动机器人与目标点小于时表示到达目标点； 与障碍物发生碰撞的奖励函数为： 3 其中，表示为激光雷达检测到最近的障碍物的距离，为设定的常数阈值； 移动机器人与目标点的距离变化的奖励函数为： 4 其中，表示机器人当前的线速度，表示机器人当前的角速度； 总的奖励函数为： 5 步骤三、三维点云空间模型创建，并对点云数据进行精简。

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