浙江大学杨春宁获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于强化学习算法的无人艇复杂路径规划方法及装置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：CN115793639B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202211483364.0，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于强化学习算法的无人艇复杂路径规划方法及装置是由杨春宁;郑书农;王相帅设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于强化学习算法的无人艇复杂路径规划方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于强化学习算法的无人艇复杂路径规划方法及装置，该算法包括以下步骤：S1.对预规划海岸线轮廓进行膨胀扩展，建立时间‑空间变化的海流地图环境模型；S2.采用行动器‑评判器强化学习算法，结合安全性回报函数和能耗回报函数分别训练不同的评判器，并将评估值函数进行综合评估，得到行动器‑多评判器强化学习算法，该行动器‑多评判器强化学习算法经过多轮训练生成最优路径。本发明通过分析利用海流的时空变化特性，在起点和终点之间规划出耗能较少的无碰撞航行路径，从而使无人艇更好地适应远距离、长航时的海上任务，节省能量消耗，起到延长续航时间的效果。
本发明授权基于强化学习算法的无人艇复杂路径规划方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习算法的无人艇复杂路径规划方法，其特征在于：包括以下步骤： S1.对预规划海岸线轮廓进行膨胀扩展，建立时间-空间变化的海流地图环境模型； S2.采用行动器-评判器强化学习算法，结合安全性回报函数和能耗回报函数分别训练不同的评判器，并将评估值函数进行综合评估，得到行动器-多评判器强化学习算法，该行动器-多评判器强化学习算法经过多轮训练生成最优路径； 步骤S2中，定义安全性回报函数为： ； 其中，为安全性系数，为安全距离阈值，为无人艇与最近的障碍物的距离，为偏移，为无人艇与终点的距离，用于衡量回报值对距离的敏感程度； 步骤S2中，定义能耗回报函数为： ； 其中，为能耗系数，表示海水密度，和分别表示阻力系数和受力面积，表示无人艇相对海流的速度矢量，表示无人艇的对地速度矢量，表示每个时间步无人艇的航行距离；无人艇的对地速度和相对速度的关系式为，其中为海流速度矢量，根据海流数据集计算得到。
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