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龙图腾网获悉西北工业大学;上海航天控制技术研究所申请的专利基于深度确定性策略梯度的单目无人机避障方法、装置及介质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：CN116203979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202211612609.5，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于深度确定性策略梯度的单目无人机避障方法、装置及介质是由张凯;邵艳明;魏瑶;钮赛赛;杨尧;李妍琪设计研发完成，并于2022-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度确定性策略梯度的单目无人机避障方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于深度确定性策略梯度的单目无人机避障方法、装置及介质；该方法包括：针对由无人机搭载的单目相机所采集的原始RGB图像，基于条件生成对抗网络CGAN转换为深度图像；以所述深度图像以及所述无人机的当前速度信息作为状态信息，构建深度确定性策略梯度DDPG网络中的行动者Actor网络与评价者Critic网络；根据无人机与目标距离、无人机的速度以及无人机的碰撞信息构建奖励函数；根据所述奖励函数训练所述DDPG网络中的所述Actor网络与所述Critic网络，从而获得所述Actor网络和所述Critic网络的参数；根据训练完毕后的DDPG网络对单目无人机进行避障控制。

本发明授权基于深度确定性策略梯度的单目无人机避障方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度确定性策略梯度的单目无人机避障方法，其特征在于，所述方法包括： 针对由无人机搭载的单目相机所采集的原始RGB图像，基于条件生成对抗网络CGAN转换为深度图像； 以所述深度图像以及所述无人机的当前速度信息作为状态信息，构建深度确定性策略梯度DDPG网络中的行动者Actor网络与评价者Critic网络； 根据无人机与目标距离、无人机的速度以及无人机的碰撞信息构建奖励函数； 根据所述奖励函数训练所述DDPG网络中的所述Actor网络与所述Critic网络，从而获得所述Actor网络和所述Critic网络的参数； 根据训练完毕后的DDPG网络对单目无人机进行避障控制； 其中，所述根据无人机与目标距离、无人机的速度以及无人机的碰撞信息构建奖励函数，包括： 基于所述Actor网络根据当前时刻的状态信息所输出的动作策略产生的下一时刻的状态信息； 当所述下一时刻的状态信息表征所述无人机发生碰撞，则所述奖励函数值r=Rs t+1为最大惩罚值，并且结束当前训练回合； 当所述下一时刻的状态信息表征所述无人机速度低于设定的速度阈值，则所述奖励函数值为最小惩罚值； 当所述下一时刻的状态信息表征所述无人机与所述目标的距离小于设定的距离阈值，则所述奖励函数值为最大奖励值； 否则，将当前时刻所述无人机与目标之间的距离与上一时刻所述无人机与目标之间的距离的差值作为所述奖励函数值； 所述以所述深度图像以及所述无人机的当前速度信息作为状态信息，构建深度确定性策略梯度DDPG网络中的行动者Actor网络与评价者Critic网络，包括： 定义当前时刻的状态信息为；其中，d t表示当前时刻单目无人机采集的RGB图像经由所述CGAN转换获得的深度图像；当前时刻速度； 构建所述Actor网络以表示基于当前时刻的状态信息确定性地输出动作策略；其中，表示Actor网络；表示Actor网络参数；表示输入的状态信息； 构建所述Critic网络以对所述Actor网络输出的动作策略给出评价；其中，表示Critic网络参数；表示输入Actor网络的状态信息；表示Actor网络输出的动作策略。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学;上海航天控制技术研究所，其通讯地址为：710072 陕西省西安市友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。