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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利一种基于强化学习的无人机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：CN120949801B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511462712.X，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种基于强化学习的无人机路径规划方法及装置是由陈龙胜;赵天隆;郭众民;张存富;陈敬玮;妙锁霞;罗家维设计研发完成，并于2025-10-14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路径规划方法及装置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路径规划方法及装置，涉及无人机技术领域，该方法包括：设定无人机编队三维飞行环境大小；获取无人机编队当中设定的长机起点位置、目标点位置，以及同时确定障碍物的数量及位置；根据障碍物的数量及位置确定无人机仿真三维飞行环境，将无人机仿真三维飞行环境进行离散化建立栅格化网格地图；根据无人机仿真三维飞行环境，建立三维离散化空间中的无人机状态、状态空间以及离散化的无人机动作空间；基于长机起点位置、目标点位置采用IDDQN算法获取长机的初始路径，并采用贝塞尔曲线对初始路径进行优化得到最终的路径信息。本发明解决了现有技术中的无人机路径规划方式效率低的问题。

本发明授权一种基于强化学习的无人机路径规划方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的无人机路径规划方法，其特征在于，所述方法包括： 设定无人机编队三维飞行环境大小； 获取无人机编队当中设定的长机起点位置、目标点位置，以及同时确定障碍物的数量及位置； 根据障碍物的数量及位置确定无人机仿真三维飞行环境，将无人机仿真三维飞行环境进行离散化建立栅格化网格地图； 根据无人机仿真三维飞行环境，建立三维离散化空间中的无人机状态、状态空间以及离散化的无人机动作空间； 由状态与动作空间映射关系建立动作值函数，其中，动作值函数用于计算无人机的经验样本的时间差分误差同时训练更新IDDQN算法的网络参数； 确定长机与飞行环境空间交互时从动作空间中选择动作的策略以及在训练过程中的奖励函数； 基于长机起点位置、目标点位置采用IDDQN算法获取长机的初始路径，并采用贝塞尔曲线对初始路径进行优化得到最终的路径信息； 所述根据无人机仿真三维飞行环境，建立三维离散化空间中的无人机状态s、状态空间S以及离散化的无人机动作空间的步骤包括： 取表示长机的当前位置信息，表示长机的目标点位置，表示障碍物信息，无人机状态表示为，无人机状态空间表示为； 以无人机为中心点，2个单位长度为棱长构建正六面体，将无人机动作空间离散化为26个可供无人机选择的方向，并定义无人机动作空间为。

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