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龙图腾网获悉河海大学申请的专利基于DRL多UAV大坝日常巡检的覆盖路径规划方法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：CN119416995B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411460833.6，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权基于DRL多UAV大坝日常巡检的覆盖路径规划方法是由毛莺池;郑浩天;许皓文;戚荣志;荣毅;凌宣;王彦芳;汤郁设计研发完成，并于2024-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DRL多UAV大坝日常巡检的覆盖路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于DRL多UAV大坝日常巡检的覆盖路径规划方法，首先，根据大坝日常巡检的真实环境，对多UAV覆盖路径规划问题进行形式化定义，将这个问题表示为一个优化问题，其中包含二个优化目标，分别是在大坝日常巡检过程中多UAV的能耗以及覆盖率。然后，基于这个优化问题，本发明提出了基于DRL的EA‑MATD3模型用于多UAV的覆盖路径规划，旨在大坝日常巡检中提升多UAV的覆盖率以及降低多UAV的能耗。

本发明授权基于DRL多UAV大坝日常巡检的覆盖路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于DRL多UAV大坝日常巡检的覆盖路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 1问题形式化：将多UAV覆盖路径规划问题定义为了一个优化问题，其中包含多UAV的能耗以及覆盖率2个优化目标； 2建立模型：将多UAV覆盖路径规划问题建模为一个马尔可夫随机过程，基于马尔可夫随机过程的特点，提出了EA-MATD3模型来解决多UAV覆盖路径规划问题；EA-MATD3采用基于MATD3的集中训练分散执行机制，引入双Q网络和策略平滑技术，使用堆叠LSTM处理时间序列数据，通过分析时间序列数据降低重复路径； 所述EA-MATD3模型包含是MATD3网络和堆叠LSTM网络： MATD3网络中，引入高斯噪声进行动作探索；通过确定性策略生成一个噪声向量，然后将其乘以可学习参数并添加到所选动作中，高斯噪声使用裁剪函数将其限制在设定范围内； 堆叠LSTM网络为二层LSTM网络，捕捉UAV在巡检过程中与环境交互中获得的经验，将UAV的位置、速度和方向作为第一个LSTM层的输入；然后，将第一层的输出以及UAV在前一个时间步获得的奖励和动作作为第二个LSTM层的输入；最后，将堆叠LSTM网络的输出与MATD3网络中的观测向量相结合，得到UAV的状态表示。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河海大学，其通讯地址为：211100 江苏省南京市江宁区佛城西路8号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。