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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利深度强化学习的多无人机辅助通信的路径规划方法及装置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：CN115855055B 。

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：202211453228.7，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权深度强化学习的多无人机辅助通信的路径规划方法及装置是由赵金铎;李文钧;岳克强;李懿霖;李瑞雪;梁嘉铠;甘智高;许雨婷设计研发完成，并于2022-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度强化学习的多无人机辅助通信的路径规划方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了深度强化学习的多无人机辅助通信的路径规划方法及装置，根据实际任务场景来搭建虚拟环境模型；使用毫米波雷达检测无人机四周障碍物的数量及位置信息；通过无人机的机载基站实时监测地面用户手机的位置信息；将采集到的障碍物信息与地面用户位置信息输入强化学习神经网络；将输入的多维状态信息进行分类存储，并在搭建好的虚拟模型中进行训练，得到最优路径信息；将训练好的强化学习神经网络部署到无人机基站的系统设备上，并将测试好的无人机投入到真实场景中；无人机实时采集地面用户的位置信息，并将数据信息发送至地面控制端；计算得到地面用户的空间位置坐标；无人机根据环境信息及神经网络规划出实际场景下的任务路径。

本发明授权深度强化学习的多无人机辅助通信的路径规划方法及装置在权利要求书中公布了：1.深度强化学习的多无人机辅助通信的路径规划方法，其特征在于训练阶段包括如下步骤： 步骤S101：根据实际任务场景，搭建虚拟环境模型； 步骤S102：检测无人机四周障碍物的数量及位置信息； 步骤S103：通过无人机的机载基站，实时监测地面用户终端的位置信息；无人机机载基站实时采集地面用户终端的接收信号强度，根据终端的发射信号功率以及无人机机载基站的接收信号功率，通过信号功率与距离之间构建的衰减模型，计算无人机机载基站与地面用户终端的距离，并由此得到地面用户的位置信息； 步骤S104：将无人机采集得到的障碍物信息与地面用户终端的位置信息，输入强化学习神经网络；将无人机在飞行过程中采集得到的障碍物信息与地面用户的位置信息，作为状态信息S输入到强化学习神经网络中，神经网络根据输入的状态信息，得到下一步要执行的动作A及相应的奖励R，之后会根据获得的S,A,R序列，完成神经网络的训练； 步骤S105：将输入的多维状态信息进行分类存储，然后在搭建好的虚拟环境模型中进行模型训练，通过针对性的训练来得到最优路径信息；输入的状态信息S由多维状态信息组成，输入的多维状态信息被分为位置状态、距离状态和其他状态共三个部分，这些状态经神经网络来进行针对性的训练，通过多轮次的迭代，得到无人机的最优飞行路径。

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