中山大學楊健敏獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中山大學申請的專利基于圖卷積網絡和深度強化學習的無人機與無人艇編隊控制方法及裝置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：CN120122721B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510601523.X，技術領域涉及：G05D1/695；該發明授權基于圖卷積網絡和深度強化學習的無人機與無人艇編隊控制方法及裝置是由楊健敏;郭栩;龔明;彭志鴻;黃瀅;王佳惠;杜龍森;吳卓謙;馬越;湯鈺琳;鐘健鋒;何浩華設計研發完成，并于2025-05-12向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于圖卷積網絡和深度強化學習的無人機與無人艇編隊控制方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于圖卷積網絡和深度強化學習的無人機與無人艇編隊控制方法及裝置，該方法包括：構建多智能體編隊的第一仿真環境；根據第一仿真環境，采集無人艇的運動控制數據，基于運動控制數據以及序列生成模型，構建深度控制模型；構建圖卷積網絡模型,根據圖卷積網絡模型以及多智能體，獲取壓縮特征；基于獨立近端策略優化算法，構建執行者網絡以及評價者網絡；根據圖卷積網絡模型、壓縮特征、執行者網絡以及評價者網絡，得到初始控制模型；根據深度控制模型，在第一仿真環境中對初始控制模型進行訓練與測試，得到目標控制模型。本發明能夠提高感知數據處理效率以及實時決策響應性能，可以廣泛應用于多智能體控制技術領域。
本發明授權基于圖卷積網絡和深度強化學習的無人機與無人艇編隊控制方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于圖卷積網絡和深度強化學習的無人機與無人艇編隊控制方法，其特征在于，包括以下步驟： 構建多智能體編隊的第一仿真環境；其中，多智能體包括無人機與無人艇； 根據所述第一仿真環境，采集所述無人艇的運動控制數據，基于所述運動控制數據以及序列生成模型，構建深度控制模型； 構建圖卷積網絡模型,根據所述圖卷積網絡模型以及所述多智能體，獲取壓縮特征； 基于獨立近端策略優化算法，構建執行者網絡以及評價者網絡； 根據所述圖卷積網絡模型、所述壓縮特征、所述執行者網絡以及所述評價者網絡，得到初始控制模型； 根據所述深度控制模型，在所述第一仿真環境中對所述初始控制模型進行訓練與測試，得到目標控制模型； 其中，所述目標控制模型用于所述多智能體編隊的控制。
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中山大學，其通訊地址為：510275 廣東省廣州市海珠區新港西路135號；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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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