发明专利已授权

基于深度强化学习的电动出租车充电导航路径规划方法

📄 申请号：CN202010823292.4 📄 发布日：2026/08/11

著录项目信息

申请日

2020-08-14

公开号

CN112097783A

公开日

2020-12-18

申请人

广东工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G01C21_34

IPC 分类号

G01C21_34

技术画像

所属领域

路径规划路径规划

应用场景

电动出租车充电导航, 城市出租车运营调度, 新能源汽车充电服务, 智慧交通出行

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摘要

本发明提出一种基于深度强化学习的电动出租车充电导航路径规划方法，解决了现有电动出租车充电导航路径的规划方法鲁棒性低，规划基础不全面的问题，以电动出租车在行驶途中的电池损耗、充放电损耗、电池退化、行驶时间、等待时间及充放电时间之和为目标函数，以路径选择、到达时间、电池电量及充放电为约束条件，建立模型并求解，电动汽车充电导航路径的规划基础更全面，以求解之后的目标最优值作为深度强化学习网络模型的输入来训练深度强化学习网络模型，使训练好的深度强化学习网络模型可快速规划输出最优的充电导航路径，避免当面对众多不同的实际应用场景时，常规优化求解算法求解电动出租车充电路径的方法鲁棒性差的缺陷。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种异构边缘车联网内多层缓存方法

当前第 / 件

高反光物体三维面型测量方法和测量设备

同领域国内专利 · IPC: (G01C21_34)

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：4 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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