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龙图腾网获悉湖南大学无锡智能控制研究院申请的专利挖沟敷缆机器人的航向控制方法、装置及挖沟敷缆机器人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：CN120335287B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510811651.7，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权挖沟敷缆机器人的航向控制方法、装置及挖沟敷缆机器人是由曹阳;曹蒙泽;秦晓辉;王广才;秦兆博;谢国涛;王晓伟;秦洪懋;徐彪;丁荣军设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本挖沟敷缆机器人的航向控制方法、装置及挖沟敷缆机器人在说明书摘要公布了：本发明涉及挖沟敷缆机器人控制技术领域，具体公开了一种挖沟敷缆机器人的航向控制方法、装置及挖沟敷缆机器人，包括：获取挖沟敷缆机器人的实时航向角，获得航向误差信息；调用优化后的PID控制器，并将航向误差信息输入至优化后的PID控制器，优化后的PID控制器能够根据输入控制参数对航向误差信息进行综合计算获得航向控制策略，输入控制参数为根据基于三池结构的强化学习算法进行寻优训练获得，输入控制参数包括微分参数、积分参数和比例参数，积分包括航向偏差和当前速度组成的双因子参数；将航向控制策略发送至挖沟敷缆机器人的航向执行机构。本发明提供的挖沟敷缆机器人的航向控制方法实现了更优的控制效果和更强的环境适应能力。

本发明授权挖沟敷缆机器人的航向控制方法、装置及挖沟敷缆机器人在权利要求书中公布了：1.一种挖沟敷缆机器人的航向控制方法，其特征在于，包括： 获取挖沟敷缆机器人的实时航向角，并根据所述实时航向角与期望航向角获得航向误差信息； 调用优化后的PID控制器，并将所述航向误差信息输入至优化后的PID控制器，获得航向控制策略，其中所述优化后的PID控制器能够根据输入控制参数对所述航向误差信息进行综合计算获得航向控制策略，所述输入控制参数为根据基于三池结构的强化学习算法进行寻优训练获得，其中所述三池结构包括优秀经验池、时间衰减池以及近期高奖励池，所述输入控制参数包括微分参数、积分参数和比例参数，且所述积分参数包括航向偏差和当前速度组成的双因子参数； 将所述航向控制策略发送至挖沟敷缆机器人的航向执行机构，所述航向执行机构能够根据所述航向控制策略调整航向角； 其中，所述输入控制参数为根据基于三池结构的强化学习算法进行寻优训练获得，包括： 获取挖沟敷缆机器人在预设时长内的多个实际航向角； 将预设时长内的多个实际航向角确定航向控制状态数据； 将所述航向控制状态数据输入至基于三池结构的深度卷积神经网络模型中进行训练，并基于所述深度卷积神经网络模型中的评估网络与目标网络两者的学习结果获得输入控制参数； 其中，优化后的PID控制器的表达式为： ， 其中，表示优化后的PID控制器的输出，表示当前时刻航向误差信息，表示前一时刻航向误差信息，表示比例参数，表示积分参数，表示微分系数参数，且积分参数的表达式为： ， 其中，，，表示偏差抑制因子，表示速度抑制因子； 其中，所述优秀经验池用于保留估计累积奖励值达到预设阈值的样本数据；所述时间衰减池用于全量存储所有挖沟敷缆机器人与环境的交互数据，并根据时间衰减机制降低陈旧经验的采样概率；所述近期高奖励池用于暂存新近产生的高奖励样本；针对基于三池结构的强化学习算法进行寻优训练过程中，每个样本维护一个估计的累计奖励： ， 设当前环境中累计奖励的均值和标准差，当样本满足以下条件时，认为具有长期价值，存入优秀经验池： ； 若及时奖励满足以下条件，认为短期效果好，存入近期高奖励池： ， 其中，表示训练过程中设置为奖励分布的上分位值； 所有样本初始默认存入时间衰减池，每个样本记录一个时间戳，其采样概率按以下公式衰减： ， 其中，表示衰减因子，控制旧样本筛除的速度； 在经验采样时从三个经验池随机共同采样得到个经验对网络模型进行训练。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南大学无锡智能控制研究院，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市经济开发区高浪东路999号D1栋6、7、8层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。