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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利基于迁移强化学习的VEX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：CN116501034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310282213.7，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于迁移强化学习的VEX机器人路径规划方法是由沈航;黄理晗;唐海云;张金俊;陈界山设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移强化学习的VEX机器人路径规划方法在说明书摘要公布了：机器人执行任务时需要具备移动控制和路径规划的能力，其中合理的路径规划能够降低时间成本、提高工作效率。针对传统路径规划在不同任务之间学习经验难以迁移的问题，本发明提出一种基于迁移强化学习的VEX机器人路径规划方法，首先，用栅格法对当前比赛场地进行划分，智能体使用强化学习设计单场比赛的最优路径，获得学习经验；接着，智能体使用迁移强化学习重用源任务的先验经验，将之迁移到下一个比赛，从而缩短了新场地的路径搜索时间。“合纵连横”和“一触即发”比赛下的仿真结果表明，相比于传统的A*算法、Dijkstra算法，本方法在降低模型训练时间的同时提高了路径规划的准确性，有效解决了高相关性路径规划任务之间的经验共享问题。

本发明授权基于迁移强化学习的VEX机器人路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移强化学习的VEX机器人路径规划方法，应用场景为：VEX竞赛中红队和蓝队各由两支赛队组成，双方在包含前十五秒自动赛阶段和后一分四十五秒手动控制阶段的比赛中互相竞争；在自动赛阶段，各赛队的程序员根据赛季要求设计机器人避开障碍物的移动路径，以最快的速度到达目标地、完成对抗任务； 其特征是所述路径规划方法包括： 1建立VEX机器人的路径规划模型； 1.1将VEX机器人竞赛的比赛场地划分为一个9×9的栅格图，每个栅格宽度为英尺，并将栅格属性定义为机器人的移动情况及障碍物的信息； 1.2机器人在每个栅格上的移动方向定义为8种移动方向：向前、向后、向左、向右、向右前、向右后、向左后、向左前； 机器人从初始栅格坐标向目标栅格坐标移动的过程中，令移动速度为，则到达当前栅格坐标的移动时间表示为 1 其中，和分别表示机器人向前、向后、向左、向右方向以及向右前、向右后、向左后、向左前方向移动的栅格总数，；定义向前为零度方向，顺时针为正向，则机器人转动角度的集合表示为； 1.3结合移动方向和转动角度，机器人在自动赛阶段的路径规划建模为如下的目标优化问题P1 2 2a 2b 2利用强化学习求解单场比赛的最优路径； 使用Q-learning探索机器人的最优路径； 3利用迁移强化学习求解两场比赛的最优路径； 3.1定义“合纵连横”或者“一触即发”自动赛阶段的上一场比赛的路径规划是源任务，下一场比赛的路径规划是目标任务；仅重用上一场比赛的寻路经验求出下一场比赛的最优路径； 3.2“合纵连横”与“一触即发”自动赛阶段的比赛环境和机器人任务有高度相似性，则根据“一触即发”场地环境修改“合纵连横”的R表，在“合纵连横”的Q表上进行模型训练，在先验知识的指导下快速探索到新的最优路径； 4针对“合纵连横”和“一触即发”比赛实例进行仿真实验，评估步骤2和步骤3的所得路径的规划性能； 4.1强化学习路径规划的性能分析 以VEX竞赛“合纵连横”为样例展示基于Q-learning的机器人路径探索过程，验证其路径规划的性能优势； 4.2迁移强化学习路径规划的性能分析 将“合纵连横”一场比赛的路径规划经验迁移到另外三场比赛，验证知识在同类比赛之间迁移的可行性；同时，将“合纵连横”的路径规划经验迁移到“一触即发”比赛中，验证知识在不同类别比赛之间迁移的可行性； 4.3与A*算法以及Dijkstra算法进行对比。

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