恭喜珠海市人民医院陆骊工获国家专利权
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龙图腾网恭喜珠海市人民医院申请的专利一种基于量子搜索和强化学习的机器人路径规划方法、装置及介质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：CN118999570B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202411105626.9，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于量子搜索和强化学习的机器人路径规划方法、装置及介质是由陆骊工;占美晓;黄超;苏燕红;刘锐设计研发完成，并于2024-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于量子搜索和强化学习的机器人路径规划方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于量子搜索和强化学习的机器人路径规划方法、装置及介质，方法包括将真实环境和机器人状态量子化，将现实世界的环境和机器人状态动态映射到量子领域建立量子域；基于预设的量子搜索模型，利用量子叠加原理在量子域中进行搜索并获得多个搜索样本；根据机器人到达目标位置的概率，从多个搜索样本中确定一个或多个目标搜索样本；预先确定基础强化学习模型，并利用量子搜索模型和目标搜索样本对基础强化学习模型进行训练，并确定训练后的强化学习模型为机器人路径规划模型。本发明能够快速地获得高质量的目标搜索样本，可有效地减少机器人路径规划训练回合数，提高机器人路径规划的质量和速度。
本发明授权一种基于量子搜索和强化学习的机器人路径规划方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于量子搜索和强化学习的机器人路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：将真实环境和机器人状态量子化，包括将现实世界的环境和机器人状态动态映射到量子领域建立量子域；基于预设的量子搜索模型，利用量子叠加原理在所述量子域中进行搜索并获得多个搜索样本，每个搜索样本对应有机器人到达目标位置的概率；根据所述机器人到达目标位置的概率，从多个搜索样本中确定一个或多个目标搜索样本；预先确定基础强化学习模型，并利用所述量子搜索模型和所述目标搜索样本对所述基础强化学习模型进行训练，并确定训练后的强化学习模型为机器人路径规划模型。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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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