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龍圖騰網獲悉湖南大學無錫智能控制研究院申請的專利挖溝敷纜機器人的航向控制方法、裝置及挖溝敷纜機器人獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120335287B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510811651.7，技術領域涉及：G05B11/42；該發明授權挖溝敷纜機器人的航向控制方法、裝置及挖溝敷纜機器人是由曹陽;曹蒙澤;秦曉輝;王廣才;秦兆博;謝國濤;王曉偉;秦洪懋;徐彪;丁榮軍設計研發完成，并于2025-06-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本挖溝敷纜機器人的航向控制方法、裝置及挖溝敷纜機器人在說明書摘要公布了：本發明涉及挖溝敷纜機器人控制技術領域，具體公開了一種挖溝敷纜機器人的航向控制方法、裝置及挖溝敷纜機器人，包括：獲取挖溝敷纜機器人的實時航向角，獲得航向誤差信息；調用優化后的PID控制器，并將航向誤差信息輸入至優化后的PID控制器，優化后的PID控制器能夠根據輸入控制參數對航向誤差信息進行綜合計算獲得航向控制策略，輸入控制參數為根據基于三池結構的強化學習算法進行尋優訓練獲得，輸入控制參數包括微分參數、積分參數和比例參數，積分包括航向偏差和當前速度組成的雙因子參數；將航向控制策略發送至挖溝敷纜機器人的航向執行機構。本發明提供的挖溝敷纜機器人的航向控制方法實現了更優的控制效果和更強的環境適應能力。

本發明授權挖溝敷纜機器人的航向控制方法、裝置及挖溝敷纜機器人在權利要求書中公布了：1.一種挖溝敷纜機器人的航向控制方法，其特征在于，包括： 獲取挖溝敷纜機器人的實時航向角，并根據所述實時航向角與期望航向角獲得航向誤差信息； 調用優化后的PID控制器，并將所述航向誤差信息輸入至優化后的PID控制器，獲得航向控制策略，其中所述優化后的PID控制器能夠根據輸入控制參數對所述航向誤差信息進行綜合計算獲得航向控制策略，所述輸入控制參數為根據基于三池結構的強化學習算法進行尋優訓練獲得，其中所述三池結構包括優秀經驗池、時間衰減池以及近期高獎勵池，所述輸入控制參數包括微分參數、積分參數和比例參數，且所述積分參數包括航向偏差和當前速度組成的雙因子參數； 將所述航向控制策略發送至挖溝敷纜機器人的航向執行機構，所述航向執行機構能夠根據所述航向控制策略調整航向角； 其中，所述輸入控制參數為根據基于三池結構的強化學習算法進行尋優訓練獲得，包括： 獲取挖溝敷纜機器人在預設時長內的多個實際航向角； 將預設時長內的多個實際航向角確定航向控制狀態數據； 將所述航向控制狀態數據輸入至基于三池結構的深度卷積神經網絡模型中進行訓練，并基于所述深度卷積神經網絡模型中的評估網絡與目標網絡兩者的學習結果獲得輸入控制參數； 其中，優化后的PID控制器的表達式為： ， 其中，表示優化后的PID控制器的輸出，表示當前時刻航向誤差信息，表示前一時刻航向誤差信息，表示比例參數，表示積分參數，表示微分系數參數，且積分參數的表達式為： ， 其中，，，表示偏差抑制因子，表示速度抑制因子； 其中，所述優秀經驗池用于保留估計累積獎勵值達到預設閾值的樣本數據；所述時間衰減池用于全量存儲所有挖溝敷纜機器人與環境的交互數據，并根據時間衰減機制降低陳舊經驗的采樣概率；所述近期高獎勵池用于暫存新近產生的高獎勵樣本；針對基于三池結構的強化學習算法進行尋優訓練過程中，每個樣本維護一個估計的累計獎勵： ， 設當前環境中累計獎勵的均值和標準差，當樣本滿足以下條件時，認為具有長期價值，存入優秀經驗池： ； 若及時獎勵滿足以下條件，認為短期效果好，存入近期高獎勵池： ， 其中，表示訓練過程中設置為獎勵分布的上分位值； 所有樣本初始默認存入時間衰減池，每個樣本記錄一個時間戳，其采樣概率按以下公式衰減： ， 其中，表示衰減因子，控制舊樣本篩除的速度； 在經驗采樣時從三個經驗池隨機共同采樣得到個經驗對網絡模型進行訓練。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人湖南大學無錫智能控制研究院，其通訊地址為：214000 江蘇省無錫市經濟開發區高浪東路999號D1棟6、7、8層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。