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龙图腾网恭喜北京航空航天大学申请的专利基于深度RNN的人机交互似然值评估方法、设备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：CN119126988B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411621110.X，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权基于深度RNN的人机交互似然值评估方法、设备及介质是由李可;王少凡;李源淦;兰巍;胡振宁;班瑞阳;阚艳设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度RNN的人机交互似然值评估方法、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度RNN的人机交互似然值评估方法、设备及介质，涉及人机混合智能技术领域，该方法包括获取机器人在自主导航运动时的环境深度图像；将环境深度图像输入至动作价值估计网络模块，得到动作价值估计；将环境深度图像输入至交互似然值估计网络模块，得到环境状态隐藏特征向量；将动作价值估计输入至交互似然值估计网络模块，得到动作价值估计隐藏特征向量；将环境状态隐藏特征向量和动作价值估计隐藏特征向量输入至人机交互似然估计模块，得到机器人的交互似然估计值，根据各机器人的交互似然估计值，对估计值最大的机器人进行选择。本申请能够对动态复杂环境中的多机器人系统进行主动选择。

本发明授权基于深度RNN的人机交互似然值评估方法、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度RNN的人机交互似然值评估方法，其特征在于，所述一种基于深度RNN的人机交互似然值评估方法包括：获取机器人在自主导航运动时的环境深度图像；将所述环境深度图像输入至动作价值估计网络模块，得到所述机器人在自主导航运动时的动作价值估计；将所述环境深度图像输入至交互似然值估计网络模块，得到所述机器人在自主导航运动时的环境状态隐藏特征向量；将所述动作价值估计输入至所述交互似然值估计网络模块，得到动作价值估计隐藏特征向量；将所述环境状态隐藏特征向量和所述动作价值估计隐藏特征向量输入至人机交互似然估计模块，得到所述机器人的交互似然估计值；根据各机器人的交互似然估计值，对估计值最大的机器人进行选择；将所述环境深度图像输入至动作价值估计网络模块，得到所述机器人在自主导航运动时的动作价值估计，具体包括：对时序环境感知数据进行预处理得到状态矩阵；所述时序环境感知数据为环境深度图像的数据表示；将状态矩阵输入至动作价值估计网络模块，计算值估计与动作优势估计；将所述值估计与所述动作优势估计相加，并减去动作价值估计网络选择的机器人执行的动作中各离散动作对应价值估计的均值，得到动作价值估计；将所述值估计与所述动作优势估计相加，并减去动作价值估计网络选择的机器人执行的动作中各离散动作对应价值估计的均值，得到动作价值估计的计算公式为： ；其中，为输入状态，为动作价值估计网络选择的机器人执行的动作；为堆叠卷积层与双向门控循环单元可训练的参数集合；为对应值估计的全连接层可训练参数；为对应动作优势估计的全连接层可训练参数，为策略模型离散输出动作的个数；动作价值的估计值；为值估计和为动作优势估计，a为A中的每一个具体动作。

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