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龙图腾网获悉厦门建发城服发展股份有限公司申请的专利一种强化学习驱动的伴游机器人景点路线智能规划管理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：CN120851330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202511350227.3，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种强化学习驱动的伴游机器人景点路线智能规划管理方法是由江洪韬;姜澎;曹冬平;方立力;许为锴;林久强设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种强化学习驱动的伴游机器人景点路线智能规划管理方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种强化学习驱动的伴游机器人景点路线智能规划管理方法，涉及人工智能技术领域，所述方法包括：基于用户生理数据、景点开放时间约束及实时人流信息，通过强化学习策略生成初始游览路径，根据实时生理监测信号对该路径进行动态调整与优化停留时间，输出生理适配路径。本发明提升伴游机器人的服务智能化水平与用户体验。

本发明授权一种强化学习驱动的伴游机器人景点路线智能规划管理方法在权利要求书中公布了：1.一种强化学习驱动的伴游机器人景点路线智能规划管理方法，其特征在于，所述方法包括： 基于用户生理数据、景点开放时间约束及实时人流信息，通过强化学习策略生成初始游览路径，根据实时生理监测信号对该路径进行动态调整与优化停留时间，输出生理适配路径； 对生理适配路径进行环境耐受性优化，融合实时气象数据与避雨设施分布，沿路径动态部署三个协同传感节点构成环境监测域；通过计算监测域的空间构型描述子生成环境协调因子；其中，所述空间构型描述子，包括监测域的面积参数、方位角度参数以及节点间距比例参数，通过参数量化监测域的空间几何特征；所述环境协调因子用于表征当前环境监测域配置与外部环境条件的匹配协调程度，根据空间构型描述子，结合实时气象条件数据生成；基于环境协调因子，对温度、湿度、风速和降雨概率多项环境评估指标进行自适应加权融合；基于加权融合结果，同时引入传感器系统的误差补偿机制，对监测数据进行校正，得到环境风险评估结果；根据环境风险评估结果，对原始路径进行优化调整； 基于环境优化路径，通过将机器人感知空间离散化为结构化栅格地图，求解路径自适应调控系数；根据自适应调控系数，采用神经网络算法对用户微表情与肢体动作进行时序模式分析与意图特征提取，其中神经网络通过多层感知器结构学习时序数据的深层特征，并输出意图编码向量；通过计算用户实时行为数据与历史偏好向量的语义匹配度，在线动态嵌入个性化停驻点位，生成偏好驱动的动态路径序列；其中，根据路径适应度评估值，结合环境复杂度指标和用户个性化需求强度，采用加权平均法将环境复杂度权重与用户个性化需求权重进行融合，再通过归一化处理得到路径自适应调控系数；所述路径适应度评估值基于结构化栅格地图，提取环境优化路径的几何特征参数，同时获取用户的实时状态数据，通过多因子加权融合算法计算得到； 基于偏好驱动的动态路径序列，实时监测景点运营状态与设施数据，基于时空关联约束对该序列进行全局重规划，规避不可用设施并生成最终优化路线。

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