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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利一种基于深度强化学习的无人机自主导航方法和系统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：CN118550320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202410557434.5，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种基于深度强化学习的无人机自主导航方法和系统是由刘环宇;绳远远;李君宝设计研发完成，并于2024-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的无人机自主导航方法和系统在说明书摘要公布了：一种基于深度强化学习的无人机自主导航方法和系统，涉及无人机自主导航领域。解决无人机训练模型收敛速度慢、无人机保守和激进行为平衡问题以及未考虑智能体动态变化趋势对导航任务影响的问题。方法包括：获得当前状态信息和前一时刻状态信息；根据当前时刻状态信息、前一时刻状态信息和无人机当前时刻自身信息构建无人机当前时刻的状态空间；获得当前时刻的动作空间；无人机执行期望的动作并获得奖励，同时更新下一时刻的状态信息；构建下一时刻的状态空间；将当前时刻的状态空间、动作空间、奖励、下一时刻的状态空间作为样本存储于经验回放池；训练无人机自主导航模型；根据训练后的模型，执行无人机的自主导航任务。应用于工业、农业领域。

本发明授权一种基于深度强化学习的无人机自主导航方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的无人机自主导航方法，其特征在于，所述方法包括： S1：无人机基于机载传感器获得当前状态信息和前一时刻的状态信息； S2：根据当前时刻的状态信息和前一时刻的状态信息以及无人机当前时刻的自身信息构建无人机当前时刻的状态空间； S3：无人机基于当前的状态空间获得当前时刻的动作空间； S4：无人机执行期望的动作并获得奖励，同时更新下一时刻的状态信息； S5：重复步骤S1和步骤S2，构建下一时刻的状态空间； S6：将当前时刻的状态空间、动作空间、奖励、下一时刻的状态空间作为一条样本存储于经验回放池用于训练无人机自主导航模型； S7：重复步骤S1至步骤S6的动作，训练无人机自主导航模型； S8：根据训练后的无人机自主导航模型，重复步骤S1到步骤S5的动作，执行无人机的自主导航任务； 所述步骤S1包括： 其中，表示在t时刻激光雷达中第i个激光束的测量值，为该激光束与无人机第一视角航向的夹角，表示无人机的偏航角； 步骤S2中无人机当前时刻的状态空间为： 其中，表示无人机在t时刻的状态空间，表示无人机自身状态信息，由无人机的线速度、角速度、线加速度、角加速度、无人机距离目标的距离以及无人机的第一视角与无人机和目标点连线之间的夹角组成，表示无人机当前时刻的状态信息和前一时刻的状态信息差值： 其中，表示在t-1时刻激光雷达中第i个激光束的测量值，表示在t-1时刻无人机的偏航角，表示在t时刻无人机的偏航角，表示相邻时刻无人机偏航角的差值； 无人机的状态空间包含感知环境的静态信息和动态信息，其中静态信息表示当前时刻的观测数据，动态信息表示无人机相对障碍物的运动趋势； 所述步骤S4中奖励函数表示为： 其中，表示距离奖励，表示达到目标的奖励，表示碰撞障碍物的奖励，表示自由空间奖励，表示步骤奖励，表示线速度奖励和表示横摆角速度奖励； 所述奖励函数具体为： 其中，表示无人机执行的步数，到为正系数，和表示根据任务设定的常数，表示当前训练的轮数，表示设置的最大轮数。

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