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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种多路径时序融合的曲率引导动量自适应轨迹决策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：CN121612314B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610148792.X，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种多路径时序融合的曲率引导动量自适应轨迹决策方法是由范满平;曾玉婷;周铀;于永斌;郑颖莹;张欣玥;吴尚睿设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多路径时序融合的曲率引导动量自适应轨迹决策方法在说明书摘要公布了：一种多路径时序融合的曲率引导动量自适应轨迹决策方法，属于智能导航与深度强化学习技术领域。时序记忆建模捕获轨迹连续性依赖，生成更平滑稳定的运动轨迹。通过轻量化跨尺度循环神经单元建模，能够考虑历史轨迹信息进行决策，避免相邻时刻决策的剧烈变化，提升长期规划能力。层级化奖励架构将多目标优化解耦为语义清晰的层级结构，便于参数调节和偏好定制。用户可根据实际需求调整任务层、行为层和风险层的权重配置，实现个性化的轨迹优化。代价权重自适应机制实现高层决策空间抽象，提升策略的可解释性和稳定性。智能体通过调整语义代价权重而非直接输出底层控制命令，实现了与人类导航策略相似的高层决策方式。

本发明授权一种多路径时序融合的曲率引导动量自适应轨迹决策方法在权利要求书中公布了：1.一种多路径时序融合的曲率引导动量自适应轨迹决策方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：将智能体的运动状态估计、目标导引信息、边界约束感知、轨迹可行性统计和风险概率评估输入至语义融合编码器进行多维语义融合，得到高维语义表征向量； 步骤S2：将高维语义表征向量中的运动状态估计分量解析并映射到曲率引导域的物理状态空间，在曲率引导域中解耦智能体的纵向和横向运动，采用多阶平滑演化轨迹生成器生成轨迹簇，轨迹生成过程通过约束驱动端点态重构引擎确保时空连续性，并基于时空能量一致性行为生成机理进行动量约束优化；最后对生成的轨迹进行双阶段检验：首先进行运动学和碰撞检查，然后在全局空间参考域中基于结构化、语义对齐的代价函数进行评估； 步骤S3：在策略网络和价值网络的主体结构中分别集成堆叠的深层特征增益网络单元，输入的高维语义表征向量经堆叠的深层特征增益网络单元进行特征提取后得到融合深层特征增强特征表示；每个深层特征增益网络单元包含多层非线性变换和一条快捷连接路径； 步骤S4：融合深层特征增强特征表示经过跨尺度序列认知单元得到最终输出，对于策略网络生成动作估计，对于价值网络生成价值估计； 步骤S5：构建曲率引导域下的层级递阶激励架构，将复杂的多目标优化问题解耦为语义清晰的层级结构，通过层级递阶激励架构驱动策略网络和价值网络参数更新输出最优轨迹选择动作； 层级递阶激励架构中，任务引导层对任务成功和及时路径完成进行奖励，行为导向层基于轨迹平滑性、进展效率和最优参考路径偏差提供行为反馈，风险量化层惩罚表明潜在危险的行为，然后通过可配置的权重系数对层级奖励进行加权聚合，得到综合激励信号，结合价值估计驱动策略网络参数更新。

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