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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于深度强化学习的无人机路线规划方法及系统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：CN120178933B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510351020.1，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权一种基于深度强化学习的无人机路线规划方法及系统是由代振熙;高焕丽设计研发完成，并于2025-03-24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路线规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度强化学习的无人机路线规划方法及系统，涉及智能控制技术领域，包括采集无人机当前的状态参数和综合导航态势数据；基于采集的无人机当前状态参数，计算无人机的路线规划偏差率；使用深度学习算法对综合导航态势数据进行处理，识别无人机当前精确位置，使用SLAM技术构建三维地图模型，使用点云融合法生成三维地图；基于无人机当前精确位置、当前的状态参数和三维地图，构建深度强化学习模型，使用量子算法计算无人机在面对障碍物时的返回路径；基于无人机的路线规划偏差率，动态调整无人机的返回路径，生成无人机路线规划。本发明通过多源数据融合及先进算法处理，无人机能够在各种环境下稳定运行。

本发明授权一种基于深度强化学习的无人机路线规划方法及系统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路线规划方法，其特征在于：包括， 采集无人机当前的状态参数和综合导航态势数据； 基于采集的无人机当前状态参数，计算无人机的路线规划偏差率； 使用深度学习算法对综合导航态势数据进行处理，识别无人机当前精确位置，使用SLAM技术构建三维地图模型，使用点云融合法生成三维地图； 基于无人机当前精确位置、当前的状态参数和三维地图，构建深度强化学习模型，使用量子算法计算无人机在面对障碍物时的返回路径； 基于无人机的路线规划偏差率，动态调整无人机的返回路径，生成无人机路线规划； 采集无人机当前的状态参数和综合导航态势数据包括以下步骤， 所述无人机当前的状态参数包括速度和姿态，所述综合导航态势数据包括无人机的当前位置信息、目标位置信息、飞行状态和环境感知数据； 所述环境感知数据包括惯性测量单元数据、图像数据和激光雷达数据； 基于采集的无人机当前状态参数，计算无人机的路线规划偏差率包括以下步骤， 根据无人机的当前位置信息和目标位置信息设定无人机的飞行任务，将无人机的当前状态参数与无人机的飞行任务结合，使用快速探索随机树路径优化算法得到无人机的理想飞行路径； 按照固定的时间间隔记录无人机的当前位置信息形成采样点； 使用惯性测量单元数据和激光雷达数据通过传感器融合技术，确定无人机的实际位置； 通过采样点找到理想路径上与无人机的实际位置的对应点，使用Ball树算法计算无人机的路线规划偏差率。

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