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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于强化学习的无人机辅助通信感知轨迹规划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：CN118778695B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202410688298.3，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种基于强化学习的无人机辅助通信感知轨迹规划方法是由李彬;张智琛;何振清;史明明设计研发完成，并于2024-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的无人机辅助通信感知轨迹规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的无人机辅助通信感知轨迹规划方法，涉及无人机技术领域，包括：对所使用的无人机动力学和能量消耗模型、通信感知信道模型和激光无线充电模型进行建模，并根据所建立的模型得到轨迹规划问题；将轨迹规划问题建立为马尔科夫决策过程，为其设计状态空间、动作空间和奖励函数；基于马尔科夫决策过程设计深度强化学习网络，并进行训练，之后利用训练好的深度强化学习网络对无人机进行轨迹规划。本发明降低了无人机控制的难度，规划得到的轨迹更接近实际情况，所考虑的场景更贴近实际情况；将优化问题建立为马尔科夫决策过程并采用深度强化学习进行求解，解决了传统优化算法对于复杂约束优化问题求解效果不佳的问题。

本发明授权一种基于强化学习的无人机辅助通信感知轨迹规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的无人机辅助通信感知轨迹规划方法，其特征在于，包括： 对所使用的无人机动力学和能量消耗模型、通信感知信道模型和激光无线充电模型进行建模，并根据所建立的模型得到轨迹规划问题，为： 其中，T为优化终端时间，QtT为无人机对目标的感知互信息估计量，C0为无人机动力学约束，xt为时刻t的状态量，ut为时刻t的控制量，C1为控制量约束，Uimin为第i个电机的控制量下限，uit为时刻t第i个电机的控制量，Uimax为第i个电机的控制量上限，C2为初始状态约束，x0为初始时刻的状态量，x0为初始状态量值，C3为无人机安全飞行高度约束，zt为t时刻无人机的飞行高度，hmin为无人机的最低安全高度，C4为无人机剩余能量安全约束，Etotalt为时刻t无人机的剩余能量，C5为通信约束，Rtt为感知信号的互信息速率，Rst为无人机和基站之间的通信速率，C6为无人机飞行的终端三维位置坐标； 将轨迹规划问题建立为马尔科夫决策过程，为其设计状态空间、动作空间和奖励函数； 基于马尔科夫决策过程设计深度强化学习网络，并进行训练，之后利用训练好的深度强化学习网络对无人机进行轨迹规划。

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