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龙图腾网恭喜华中科技大学申请的专利一种无人系统的避障决策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：CN119322533B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411875431.2，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种无人系统的避障决策方法及系统是由赵晨阳;施季辰;黄浩恩;李德鹏;宋晨希;曾志刚设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人系统的避障决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无人系统的避障决策方法及系统，属于无人系统决策技术领域；利用通用编码器从当前的图像序列中提取不同环境下共享的低维状态表示，得到共性视觉特征；然后采用当前环境类型所对应的任务特定编码器进一步将共性视觉特征编码为针对当前环境的相关特征表示，得到个性任务特征，由此使得无人系统在复杂环境下学习到环境的共性视觉特征和个性任务特征，并进行深度融合，实现当前图像序列的特征重构。在此基础上，引入互模拟思想，基于特征一致性损失和奖励一致性损失进行训练，使得通用编码器能够在准确提取共性视觉特征的同时，还能关注于个性任务特征，具有选择性聚焦功能，进而结合强化学习模型，实现复杂环境下的准确避障决策。

本发明授权一种无人系统的避障决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种无人系统的避障决策方法，其特征在于，包括：将无人系统在当前时刻k下采集的所在环境下的图像序列输入至通用编码器中进行特征提取，得到k时刻下的视觉特征hshk；将hshk输入至强化学习模型中，得到无人系统在k时刻下的避障动作ak，以及执行ak后的奖励值rk；其中，ak作为k时刻下的避障决策；无人系统执行ak后未发生碰撞时的奖励值大于发生碰撞时的奖励值；在获取到ak后执行以下强化训练操作：将hshk和ak输入至第一状态转移模型中，预测得到k+1时刻下的视觉特征hshk+1；将hshk输入至环境分类器中，得到k时刻下无人系统所在环境的类别C；将hshk输入至环境类别C所对应的任务特定编码器中，得到k时刻下的任务特征hik；将hik和ak输入至第二状态转移模型中，预测得到k+1时刻下的任务特征hik+1；将hshk+1与hik+1融合后输入至解码器中，解码得到k+1时刻下的视觉重构特征hreck+1；计算hreck+1与hreck之间的差异损失，作为特征一致性损失；将hshk输入至奖励预测模型中，预测得到无人系统在k+1时刻下的奖励值r'k+1；计算r'k+1与rk之间的差异损失，作为奖励一致性损失；以最小化包括所述特征一致性损失和所述奖励一致性损失的训练损失、且最大化累计奖励值为目标，同时对通用编码器、强化学习模型、第一状态转移模型、环境类别C所对应的任务特定编码器、第二状态转移模型、解码器和奖励预测模型进行训练；所述累计奖励值为从初始时刻到当前时刻k强化学习模型输出的各奖励值之和。

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