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龙图腾网获悉中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种无人机控制方法、系统、电子设备及存储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：CN119225412B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411408334.2，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种无人机控制方法、系统、电子设备及存储介质是由熊俊;魏急波;周宣含;赵海涛;谭晶晶;辜方林;刘潇然;黄圣春;张姣设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机控制方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种无人机控制方法、系统、电子设备及存储介质，所属的技术领域为无人机通信技术。所述无人机控制方法包括：建立问题模型，并基于所述问题模型构建约束马尔科夫决策问题；将所述约束马尔科夫决策问题建模为目标模型；通过将第一网络层和第二网络层引入多智能体强化学习算法得到目标算法；利用所述目标算法对多个所述无人机的智能体进行训练，利用训练后的智能体对所述无人机进行轨迹规划和或通信调度。本申请能够实现适应动态特性和分布式控制需求的无人机控制。

本发明授权一种无人机控制方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无人机控制方法，其特征在于，包括： 建立问题模型，并基于所述问题模型构建约束马尔科夫决策问题；其中，所述问题模型用于表示多个无人机从多个地面节点中收集数据并将收集的数据卸载给一个地面数据中心； 将所述约束马尔科夫决策问题建模为目标模型；其中，所述目标模型为分布式局部可观马尔科夫决策过程模型； 通过将第一网络层和第二网络层引入多智能体强化学习算法得到目标算法；其中，所述目标算法为基于目标模型设计的算法，用于求解适应实体数量变化的智能体策略；所述第一网络层为基于全连接层且具有置换不变性的网络层，所述第二网络层为基于全连接层且具有置换等变性的网络层； 利用所述目标算法对多个所述无人机的智能体进行训练，利用训练后的智能体对所述无人机进行轨迹规划和或通信调度； 其中，将所述约束马尔科夫决策问题建模为目标模型，包括： 对所述约束马尔科夫决策问题进行实体分解，得到作为智能体实体的无人机实体和作为非智能实体的地面节点实体；其中，所述无人机实体的特征向量包含与无人机相关的环境信息，所述地面节点实体的特征向量包含与地面节点相关的环境信息； 利用所述无人机实体的特征向量和所述地面节点实体的特征向量定义关键要素，并基于所述关键要素搭建所述目标模型；其中，所述关键要素包括状态、观测、动作和奖励。

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