北京理工大学陈晨获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于领域知识增强的跨场景路径规划优化方法和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：CN120181187B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510638292.X，技术领域涉及：G06N3/096；该发明授权一种基于领域知识增强的跨场景路径规划优化方法和装置是由陈晨;申奥;吴秉鸿;王令达;缪昌昊;邓方;辛斌;支涛;李洪波;陈潞;陈杰设计研发完成，并于2025-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于领域知识增强的跨场景路径规划优化方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于领域知识增强的跨场景路径规划优化方法和装置，属于智能体路径规划技术领域。该方法通过特征映射网络融合CBS解析的多智能体全局无冲突的离散动作特征与ORCA生成的动态障碍物交互无碰撞的连续动作范围特征，形成统一的多模态环境表征；多模态环境表征作为领域知识特征与作为空间信息的环境观测融合，构建出空间‑语义混合状态空间；策略网络基于空间‑语义混合状态空间直接生成满足多维度约束的连续动作。该方法突破传统方法中离散‑连续决策的信息损失瓶颈，通过领域知识增强的表征学习，显著提升复杂场景下的规划协调性与跨场景迁移效率。
本发明授权一种基于领域知识增强的跨场景路径规划优化方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于领域知识增强的跨场景路径规划优化方法，其特征在于，包括： 构建由特征映射网络和策略网络组成的路径规划模型； 预训练：融合冲突搜索CBS算法解析的多智能体全局无冲突的离散动作特征与最优互惠碰撞避免ORCA算法生成的动态障碍物交互无碰撞的连续动作范围特征，生成多模态环境表征；智能体观测信息和多模态环境表征组成预训练样本，对特征映射网络进行预训练； 联合训练：利用预训练的特征映射网络预测智能体观测信息对应的多模态环境表征预测值；智能体观测信息与多模态环境表征预测值编码成空间-语义混合状态空间的表达，策略网络基于空间-语义混合状态空间直接生成智能体连续动作；基于领域知识对特征映射网络和策略网络进行联合优化； 跨场景迁移时，冻结特征映射网络参数，对策略网络进行基于新场景交互数据的优化。
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