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龙图腾网获悉中国民航大学申请的专利基于强化学习的机场引导车自动泊车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：CN119408530B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202411260411.4，技术领域涉及：B60W30/06；该发明授权基于强化学习的机场引导车自动泊车方法是由王雨潇;李冠璁;赵昱宇设计研发完成，并于2024-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的机场引导车自动泊车方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于强化学习的机场引导车自动泊车方法，包括：步骤1：设定机场引导车的车辆轮廓坐标和泊车坐标系；步骤2：结合泊车坐标系，建立车辆运动学模型；步骤3：建立车辆碰撞判定机制；步骤4：设定智能体的状态空间和动作空间；步骤5：设定智能体在运动过程中的即时奖励回报机制；步骤6：对算法中经验回放机制和智能体探索机制进行改进；步骤7：结合机坪布局对改进后的自动泊车算法框架进行训练，将获取的实时加速度和转向角输入车辆运动学模型，实现自动泊车控制。本发明具备较短的训练周期以及较优的学习效果，使车辆在机坪的复杂环境下能在有限空间内进行自主泊车，进而减少地勤人员负担，避免造成安全事故。

本发明授权基于强化学习的机场引导车自动泊车方法在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的机场引导车自动泊车方法，其特征在于，所述基于强化学习的机场引导车自动泊车方法的步骤包括： 步骤1：设定机场引导车的车辆轮廓坐标和泊车坐标系； 步骤2：结合泊车坐标系，建立车辆运动学模型； 步骤3：设定车辆碰撞判定机制； 步骤3中车辆碰撞判定机制具体包括： 设定车辆发生碰撞时的车辆轮廓顶点坐标的满足条件和围绕碰撞点P构建的几何图形面积的满足条件； 车辆轮廓顶点坐标的满足条件为： 2； 公式2中，为车辆顶点坐标，为障碍物坐标； 围绕碰撞点P构建的几何图形面积的满足条件为： 3； 步骤4：设定智能体的状态空间和动作空间； 步骤5：设定智能体在运动过程中的即时奖励回报机制； 步骤5中智能体在运动过程中的即时奖励回报机制包括： 引导车辆靠近泊位的正向奖励、车辆泊车完成时获取的目标奖励和车辆发生碰撞时获得的惩罚； 引导车辆靠近泊位的正向奖励的表达式为： 4； 公式4中，为泊车目标位置； 车辆泊车完成时获取的目标奖励的表达式为： 5； 公式5中，为正向基础奖励常量，为时间惩罚因子； 车辆发生碰撞时获得的惩罚的表达式为： 6； 步骤6：构建基于深度强化学习的自动泊车算法框架，并对算法中的经验回放机制和智能体探索机制进行改进，得到改进后的自动泊车算法框架； 步骤7：结合机坪布局对所述改进后的自动泊车算法框架进行训练，得到机场引导车的实时加速度和转向角，将实时加速度和转向角输入所述车辆运动学模型中，实现自动泊车控制。

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