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龙图腾网获悉中国科学院声学研究所申请的专利基于深度强化学习的矢量推进AUV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：CN120370940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510491385.4，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于深度强化学习的矢量推进AUV路径规划方法是由郝程鹏;林晓波;庞舟岐;潘光帅设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的矢量推进AUV路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的矢量推进AUV路径规划方法，包括：步骤1基于声纳和自身惯导信息实时采集AUV当前的状态st和动作at，输入策略网络πθat|st，输出策略动作at，实现AUV路径规划，并利用奖励函数计算奖励值rt，利用AUV动力学方程计算下一时刻状态st+1，将元组[st,at,rt,st+1]存入经验池步骤2当经验池中元组数大于设定值N时，从中采样M个元组；转至步骤3；否则，转至步骤1；步骤3在最大熵强化学习框架下，分别对策略网络参数θ和评价网络参数及温度参数α进行更新；步骤4当AUV满足终止条件，结束，否则，转至步骤1。

本发明授权基于深度强化学习的矢量推进AUV路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的矢量推进AUV路径规划方法，包括： 步骤1基于声纳和自身惯导信息实时采集AUV当前的状态st，依照参数化策略网络πθat|st输出策略动作at，利用奖励函数计算奖励值rt，利用AUV动力学方程计算下一时刻状态st+1，将元组[st,at,rt,st+1]存入经验池步骤2当经验池中元组数大于设定值N时，从中采样M个元组；转至步骤3；否则，转至步骤1；步骤3在最大熵强化学习框架下，分别对策略网络参数θ和评价网络参数及温度参数α进行更新； 步骤4当AUV满足终止条件，结束，否则，转至步骤1； 所述步骤1中的策略动作at建模成下述形式： 其中，表征舵角和矢量推进器几何偏角的比例系数，再进行如下变换后得到实际输出的动作： at←at·[δmax,ξmax]其中，δmax,ξmax代表舵角限制和几何偏角限制； 所述步骤1奖励值rt为： rt＝rz+rs+rd其中，rz表征终端奖励，在到达目标点时给予一个较大的正反馈，在和障碍物发生碰撞时给予一个较小的负反馈；rs表征即时奖励，rd表征和舵角和矢量几何偏角相关的奖励。

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