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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于深度强化学习的无人机动态目标跟踪控制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：CN115686065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202211404733.2，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种基于深度强化学习的无人机动态目标跟踪控制方法是由赵江;刘涵;蔡志浩;王英勋设计研发完成，并于2022-11-10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动态目标跟踪控制方法在说明书摘要公布了：本发明属于无人机飞行控制技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的无人机动态目标跟踪控制方法，该方法包括：无人机目标跟踪马尔科夫决策过程设计、无人机目标跟踪奖励函数设计、针对性深度神经网络结构设计、基于SAC算法的速度指令感知控制器训练与无人机动态目标控制器的使用。通过端到端一体化控制器，能够简化无人机动态目标跟踪过程，具有鲁棒性强、实时响应速度快和对不同目标运动模式适应能力强的特点。

本发明授权一种基于深度强化学习的无人机动态目标跟踪控制方法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动态目标跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：基于马尔可夫决策过程建立无人机目标跟踪模型； 步骤S2：设计无人机目标跟踪奖励函数r，根据无人机与目标水平方向上的相对距离、相对方位以及回合终止条件三个因素设计奖励函数r； 步骤S3：构建多重特征提取深度神经网络； 步骤S4：基于SAC算法的深度神经网络训练； 步骤S5：使用步骤S4训练好的深度神经网络对无人机动态目标跟踪进行控制； 所述步骤S2中的奖励函数r设计如下： S201：设计相对距离奖励函数r1 其中，dr为当前无人机与目标之间的水平距离；dr_last为上一步无人机与目标之间的水平距离；接近步数napproach在无人机远离目标时清零，在无人机接近目标时累加1； S202：设计相对方位奖励函数r2 确定目标当前位置相对于无人机的实际方位角，a表示无人机动作方向向量，表示实际方位方向向量，a与之间的夹角为θerror，令θerror小于一阈值θthresh； S203：设计回合终止条件奖励函数r3， 1当无人机与目标在x和y方向上的相对距离分别大于由相机视野约束的地理边界xlim和ylim时，认定本回合任务失败，本回合终止并直接赋予无人机一个负值奖励rout且屏蔽掉r1和r2两项奖励的影响； 2当无人机与目标之间的水平距离小于阈值dr_thresh时，认为无人机成功完成了到达目标上方的任务，本回合终止，无人机获得以连续成功次数nsuccess加权的正向奖励rsuccess，其中成功次数nsuccess只统计连续若干步均满足无人机到达目标上方的步数，否则清零； 则有， S204：综合r1、r2和r3得到无人机目标跟踪奖励函数r； 其中，w1和w2表示权重系数。

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