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龙图腾网获悉山西省智慧交通研究院有限公司申请的专利一种基于强化学习的机群协作数据采集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：CN118139082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202410282915.X，技术领域涉及：H04W24/02；该发明授权一种基于强化学习的机群协作数据采集方法是由张林梁;郝志强;杨永杰;刘志胜;胡治国;李朝霞;王崇宏;刘振星;张慧燚;丁俊彰;芦建德;杜瑞芳设计研发完成，并于2024-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的机群协作数据采集方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的机群协作数据采集方法，包括以下步骤：S1、构建环境数学模型，构建移动群智感知场景中协作数据采集的可解和可分析的数学模型，环境数学模型包括：场景参数构建、数据价值分类和协作数据采集；S2、建立感知模型，感知模型用于在无人机移动群数据采集过程中协作感知目标位置、相对速度和目标数量信息，感知模型包括：距离感知和相对速度感知。本发明公开的基于强化学习的机群协作数据采集方法结合了多代理强化学习和深度学习，利用深度神经网络解决广阔状态动作空间中的表示问题，并通过强化学习的试错机制提供智能决策能力，在多个维度上增强了以广义方式高效收集异构数据的能力。

本发明授权一种基于强化学习的机群协作数据采集方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的机群协作数据采集方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构建环境数学模型，构建移动群智感知场景中协作数据采集的可解和可分析的数学模型，所述环境数学模型包括：场景参数构建、数据价值分类和协作数据采集； S2、建立感知模型，所述感知模型用于在无人机移动群数据采集过程中协作感知目标位置、相对速度和目标数量信息，所述感知模型包括：距离感知和相对速度感知；所述S2中无人机移动群的移动方向为：，所述无人机移动群在给定目标区域内移动，并根据强化学习生成的策略引导到新位置进行数据采集；所述感知模型采用多条感知线模拟无人机机载雷达或传感器感知目标方位、距离和位置的过程，所述感知模型根据目标与感知线的位置关系推算出目标方位，从而测量目标与无人机移动群的间距和相对速度；所述感知线数量的计算方程为：，所述感知线包括：任意感知线和初始感知线； S3、强化学习，所述强化学习方法将以数据质量驱动的最优数据采集问题转化为马尔科夫决策过程； S4、算法参数学习和更新，所述算法参数的学习和更新用于对复杂多约束环境中高价值数据的收集进行优先级排序；所述算法参数学习和更新方法由策略网络、批评网络和目标网络组成，所述策略网络、批评网络和目标网络均由一个DNA结构组成，所述批评网络通过最小化损失函数更新，具体方程为： 其中，。

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