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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利基于深度强化学习的核电巡检方法、装置、设备及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：CN116665335B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310490364.1，技术领域涉及：G07C1/20；该发明授权基于深度强化学习的核电巡检方法、装置、设备及介质是由杜炳清;陈杰;李坚强;陈剑勇设计研发完成，并于2023-05-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的核电巡检方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明适用无人机巡航技术领域，提供了一种基于深度强化学习的核电巡检方法、装置、设备及介质，该方法包括：实时对包含无人机在当前时刻的当前位置的状态信息进行采集，判断当前位置与目标跟踪点之间的距离是否小于距离阈值，是则，判断目标巡检路径中所有目标航迹点是否都已被跟踪，是则，完成对核电安全壳的安全巡检，否则，设置下一时刻所对应的目标航迹点为目标跟踪点，并跳转至实时采集的状态信息的步骤，否则，根据采集到的状态信息，采用预先训练好的最优速度决策模型获取无人机在当前步的可视距离，根据可视距离和当前位置，采用预设的轨迹跟踪算法对目标跟踪点进行跟踪，从而提升了巡检任务的平均成功率和执行效率。

本发明授权基于深度强化学习的核电巡检方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的核电巡检方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤： 实时对无人机的状态信息进行采集，所述状态信息包括所述无人机在当前时刻的当前位置； 判断采集到的所述当前位置与目标跟踪点之间的距离是否小于预设的距离阈值，所述目标跟踪点为预先对核电安全壳规划的目标巡检路径中的某一个目标航迹点； 是则，判断所述目标巡检路径中所有目标航迹点是否都已被跟踪，是则，完成对所述核电安全壳的安全巡检，否则，将所述目标巡检路径中与所述当前时刻对应的下一时刻所对应的目标航迹点设置为目标跟踪点，并跳转至所述实时对无人机的状态信息进行采集的步骤； 否则，根据采集到的所述状态信息，采用预先训练好的最优速度决策模型获取所述无人机在当前步的可视距离； 根据所述可视距离和所述当前位置，采用预设的轨迹跟踪算法对所述目标跟踪点进行跟踪，并跳转至所述实时对无人机的状态信息进行采集的步骤； 其中，所述采用预先训练好的最优速度决策模型获取所述无人机在当前步的可视距离的步骤之前，所述方法还包括： 在预先搭建好的第一仿真环境中，根据预先训练好的势函数集对所述最优速度决策模型进行离线训练； 对在对所述最优速度决策模型进行离线训练过程中收集到的第一离线经验数据集进行数据处理，得到真实奖励样本集； 根据所述真实奖励样本集和预设的真实奖励预测器损失函数，对真实奖励预测器进行训练； 在预先搭建好的第二仿真环境中，根据已训练好的所述真实奖励预测器预测的真实奖励信号，对已离线训练好的所述最优速度决策模型进行微调训练。

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