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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利主动感知与规则引导式强化学习的目标导航方法及系统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：CN120831116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202511333799.0，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权主动感知与规则引导式强化学习的目标导航方法及系统是由王敏设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本主动感知与规则引导式强化学习的目标导航方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了主动感知与规则引导式强化学习的目标导航方法及系统，涉及人工智能技术领域，包括：利用机器人在全局地图上所获取到的环境图像和位置信息构建环境语义地图；在全局探索阶段中，利用启发式的探索规则引导强化学习策略，驱动机器人对环境进行自适应地全局探索，确定粗粒度的目标区域；在末端定位阶段中，利用开放词汇语义检测模型和任意分割模得到目标物体的目标语义检测反馈信息；将目标语义检测反馈信息和环境语义地图输入到末端强化学习模型，利用强化学习策略动态调整机器人位置和朝向；该目标导航方法及系统，显著提升了机器人在开放词汇复杂环境中全局探索效率与末端定位精度，兼顾导航成功率与操作姿态的优化。

本发明授权主动感知与规则引导式强化学习的目标导航方法及系统在权利要求书中公布了：1.主动感知与规则引导式强化学习的目标导航方法，其特征在于，包括： 步骤一、利用机器人在全局地图上所获取到的环境图像和位置信息构建环境语义地图； 步骤二、在全局探索阶段中，利用启发式的探索规则引导强化学习策略，驱动机器人对环境进行自适应地全局探索，确定粗粒度的目标区域，具体为： 基于启发式的探索规则计算出机器人进行的规则动作； 全局强化学习模型通过全局特征网络编码环境语义地图，将所得到的状态向量输入到全局动作网络，据以得到机器人进行的强化动作，将规则动作、强化动作、历史探索信息以及所有的状态向量输入到全局决策网络，得到机器人利用启发式的探索规则引导强化学习策略的粗粒度动作，据以进行全局搜索确定目标区域； 所述启发式的探索规则具体为： 在机器人起始阶段，利用基于边界的探索方式，沿着场景边界扩展探索范围，同时结合规则模型估计目标容器出现概率； 在检测到目标容器后，机器人靠近目标容器，并逐步地对目标容器进行局部区域搜索； 如果检测到目标物体，则视为探索完成； 如果在对目标容器进行局部区域搜索后没有找到目标物体则放弃该目标容器，沿着场景边界继续扩展探索范围，进而寻找新的目标容器； 步骤三、在末端定位阶段中，利用开放词汇语义检测模型检测场景中目标区域的目标物体，得到目标物体的检测框和置信度，对于置信度高于预设置信度阈值的检测框，采用分割模型生成掩膜，从而得到目标物体的目标语义检测反馈信息；将目标语义检测反馈信息和环境语义地图输入到末端强化学习模型，利用强化学习策略动态调整机器人位置和朝向，直至机器人停于最佳位置和朝向。

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合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区望江西路5089号, 中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208；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”。

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