常州大学顾玉宛获国家专利权
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龙图腾网获悉常州大学申请的专利一种基于DM-DQN的移动机器人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：CN115047878B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202210673628.2，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于DM-DQN的移动机器人路径规划方法是由顾玉宛;朱智涛;吕继东;石林;徐守坤;刘铭雨设计研发完成，并于2022-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于DM-DQN的移动机器人路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及DQN算法技术领域，尤其涉及一种基于DM‑DQN的移动机器人路径规划方法，包括建立基于DM‑DQN的移动机器人路径规划模型；设计DM‑DQN算法的状态空间、动作空间、DM‑DQN网络模型和奖励函数；对DM‑DQN算法进行训练，获得了经验奖励值，完成机器人无碰撞的路径规划。本发明引入了竞争网络结构，将网络结构分解为价值函数和优势函数，从而将动作选择和动作评估进行解耦，使得状态不再完全依赖于动作的价值来进行判断，可以进行单独的价值预测，解决了其收敛速度慢的问题；并通过设计基于人工势场的奖励函数，解决了机器人过于靠近障碍物边缘的问题。
本发明授权一种基于DM-DQN的移动机器人路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DM-DQN的移动机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、建立基于DM-DQN的移动机器人路径规划模型； 步骤二、设计DM-DQN算法的状态空间、动作空间、DM-DQN网络模型和奖励函数； 对机器人的动作空间进行离散，固定线速度，给定角速度的公式为： 2 其中，action_size表示动作空间离散为右转、右前方、正前方、左前方和左转动作，action[5]表示动作的取值，表示机器人转向的最大角速度值； 奖励函数的方向奖励函数表示为： 9 其中，为角度差； 步骤三、对DM-DQN算法进行训练，获得了经验奖励值，完成机器人无碰撞的路径规划； DM-DQN网络模型的结构分为价值函数和优势函数，DM-DQN网络模型的输出表示为： 4 其中，s表示状态，a表示动作，为V和A的公共参数，和分别为V和A的参数，V值为s状态下Q值的平均数。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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