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龙图腾网获悉无锡车联天下智能科技股份有限公司申请的专利一种基于DDPG自主路径规划与避障多目标连续控制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：CN121541679B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610071780.1，技术领域涉及：G05D1/622；该发明授权一种基于DDPG自主路径规划与避障多目标连续控制方法是由梁腾;李祥治;李厚国;王勇萍设计研发完成，并于2026-01-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DDPG自主路径规划与避障多目标连续控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于DDPG自主路径规划与避障多目标连续控制方法，其可以提高模型稳定性，提升特征表达能力，适用于更多应用场景。本方法没有将策略网络和价值网络作为黑盒处理，而是针对复杂环境下发生的具体问题，对策略网络和价值网络的结构进行改善，有效提高多维度参数的表达能力，使本方法尤其适用于复杂环境下的路径规划和避障的应用场景。

本发明授权一种基于DDPG自主路径规划与避障多目标连续控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DDPG自主路径规划与避障多目标连续控制方法，其特征在于，其包括以下步骤： S1：基于DDPG算法对路径规划与避障问题进行数学建模； S2：构建支持多模态融合的策略网络； 所述策略网络的结构包括：依次连接的策略网输入层、策略网特征提取层、策略网注意力融合层、策略网隐藏层和策略网输出层 所述策略网络的输入为多维度状态参数S； 所述多维度状态参数S中包括：自身状态参数、目标信息参数和障碍物信息参数； 所述策略网特征提取层中包括三个并行的特征提取支路：自身状态特征提取支路、目标方向特征提取支路和障碍物风险特征提取支路； 所述策略网输入层将多维度状态参数S中包括的参数按照类型拆分后，分别输入到对应的特征提取支路中，三个特征提取支路的输出同时送入到所述策略网注意力融合层中进行多支路特征经注意力机制加权融合，得到融合后特征，将所述融合后特征送入到所述策略网隐藏层中进行全局特征融合，最后通过所述策略网输出层进行动作映射后，输出2维的控制动作：vcmd和ωcmd； S3：构建双Q值的价值网络； 所述价值网络包括：依次连接的价值网输入层、价值网特征提取层、价值网融合层、价值网隐藏层和价值网输出层； 所述价值网特征提取层包括并行设置的四个特征提取支路，分别为：自身状态特征提取支路、目标方向特征提取支路、障碍物风险特征提取支路和动作特征提取支路； 所述价值网隐藏层包括并行设置的两个结构相同的主值计算分支； 所述价值网络的输入包括：多维度状态参数S和所述策略网络输出的2维动作vcmd和ωcmd； 所述价值网输入层将多维度状态参数S中包括的参数拆分为自身状态参数、目标信息参数和障碍物信息参数后，分别输入到并行的自身状态特征提取支路、目标方向特征提取支路、障碍物风险特征提取支路中，将策略网络输出的2维动作参数送入到所述动作特征提取支路中； 四个特征提取支路的输出同时送入到所述价值网融合层中进行状态特征与动作特征的拼接；将拼接后特征分别送入到所述价值网隐藏层中的两个主值计算分支中，每个所述主值计算分支分别输出一个Q值到所述输出层中，所述价值网输出层选择最小的Q值作为目标Q值Qtarget； S4：基于支持多模态融合的策略网络和所述价值网络构建路径规划与避障网络模型； S5：构建训练样本数据集和验证样本数据集，对所述路径规划与避障网络模型进行训练，得到训练好的所述路径规划与避障网络模型； S6：基于训练好的所述路径规划与避障网络模型，对智能体实现自主路径规划与避障多目标连续控制。

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