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龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利基于深度元强化学习的无人武器平台视觉主动跟踪瞄准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：CN115187631B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210722984.9，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于深度元强化学习的无人武器平台视觉主动跟踪瞄准方法是由王建中;张晟;边少博;徐浩楠设计研发完成，并于2022-06-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度元强化学习的无人武器平台视觉主动跟踪瞄准方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度元强化学习的无人武器平台视觉主动跟踪瞄准方法，基于UE4仿真引擎搭建虚拟仿真环境，生成一系列无人武器平台视觉主动跟踪瞄准任务组成训练集和测试集；利用深度强化学习近端策略优化算法构建深度元强化学习模型；设计跟踪瞄准任务的奖励函数，在训练集中训练深度元强化学习模型直到模型收敛；在测试集中测试收敛的模型；将模型部署在无人武器平台上，验证模型在现实环境中的性能，实现快速适应新任务，提高无人武器平台视觉主动跟踪瞄准系统的泛化能力和跟踪瞄准精度。

本发明授权基于深度元强化学习的无人武器平台视觉主动跟踪瞄准方法在权利要求书中公布了：1.基于深度元强化学习的无人武器平台视觉主动跟踪瞄准方法，其特征在于该方法的步骤包括：步骤S1，基于UE4仿真引擎搭建虚拟仿真环境，生成一系列无人武器平台视觉主动跟踪瞄准任务组成训练集和测试集；步骤S2，利用深度强化学习PPO算法和LSTM网络构建深度元强化学习模型；步骤S3，设计跟踪瞄准任务的奖励函数，在训练集中训练深度元强化学习模型直到模型收敛；步骤S4，在测试集中测试按照步骤S3训练至收敛的模型；步骤S5，将步骤S4测试后的模型部署在无人武器平台上，实现无人武器平台视觉主动跟踪瞄准；所述的步骤S3中，深度元强化学习模型是通过最大化最终奖励来实现跟踪瞄准任务，设计跟踪瞄准任务的奖励函数，在训练集中训练深度元强化学习模型直到模型收敛；跟踪瞄准任务的奖励函数分为无人平台奖励ragent和武器云台奖励rweapon两部分：r＝ragent+μrweapon,ifwagent_yawwprecision:μ＝1else:μ＝0 其中，Δx和Δy表示无人武器平台与目标之间在世界坐标系下的x轴和y轴的偏移量；wagent_yaw为无人平台中心线对准目标所需的偏航角；wprecision为无人平台的运动控制分辨率；wweapon_yaw和wweapon_pitch为武器云台上武器中心线瞄准目标中心点所需的偏航角和俯仰角。

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