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龙图腾网恭喜中国科学院自动化研究所申请的专利一种防御型路径规划方法、装置和电子设备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：CN119294638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411807455.4，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种防御型路径规划方法、装置和电子设备是由黄凯奇;李乔哲;曹世岳;张靖设计研发完成，并于2024-12-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种防御型路径规划方法、装置和电子设备在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种防御型路径规划方法、装置和电子设备，包括：根据给定的路径规划任务确定栅格化地图、起始节点和多个候选目标节点；基于栅格化地图构建并训练基于强化学习的路径规划模型得到训练后的最短路径模型；利用训练后的最短路径模型初始化智能体得到初始化后的智能体；基于获取的观察者预测结果训练初始化后的智能体得到防御型路径规划智能体；基于该智能体进行路径规划得到目标路径。本发明可以得到一种能够自适应学习型观察者的防御型路径规划智能体，智能体在规划路径时不仅考虑最短路径，还考虑路径的防御性，以规避外部观察者的预测。该发明方法能够扩展应用到其他涉及隐私保护和对抗策略的规划任务中。

本发明授权一种防御型路径规划方法、装置和电子设备在权利要求书中公布了：1.一种防御型路径规划方法，其特征在于，包括：根据给定的路径规划任务确定栅格化地图、起始节点和多个候选目标节点；基于所述栅格化地图，构建基于强化学习的路径规划模型，训练所述基于强化学习的路径规划模型得到训练后的最短路径模型，其中，所述训练后的最短路径模型能够规划出从起点节点到包括所述多个候选目标节点在内的任意节点的最短路径；利用所述训练后的最短路径模型初始化预先建立的智能体，得到初始化后的智能体；保存所述初始化后的智能体的初始参数，记为元参数；在每次任务中，选择一个候选目标节点作为真实目标节点；将当前次任务的真实目标节点输入所述初始化后的智能体，得到智能体生成的路径；根据获取的观察者预测结果和智能体生成的路径，利用强化学习算法计算价值函数并通过反向传播更新智能体参数；设计了一个额外的正负奖励机制，所述智能体获得额外正负奖励的计算方式为： ；其中，表示智能体获得的额外奖励，代表观察者对某节点是真实目标节点的预测概率，表示观察者参数，表示k次任务时智能体输出的路径，，表示迭代次数，代表真实目标节点，为奖励权重；记录反向传播的梯度，直至得到预设次数的反向传播梯度；在所述元参数基础上，基于所述预设次数的反向传播梯度更新智能体的元参数，直至所有任务结束，得到防御型路径规划智能体；基于所述防御型路径规划智能体进行路径规划，得到目标路径。

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