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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种复杂环境下基于状态分解的无人机自主航迹规划算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：CN116225055B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310043150.X，技术领域涉及：H04R1/10；该发明授权一种复杂环境下基于状态分解的无人机自主航迹规划算法是由张莉涓;彭佳宾;雷磊;伊尉国;林杭;吕博;李志林;曹盼;宋晓勤设计研发完成，并于2023-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种复杂环境下基于状态分解的无人机自主航迹规划算法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种复杂环境下基于状态分解的无人机自主航迹规划算法。该发明属于无人机控制领域，主要解决了无人机在大规模复杂且障碍物密集的动态环境中实时避障并自主完成航迹规划的问题。所提算法通过将无人机航迹规划问题建模成为马尔可夫决策过程，利用深度强化学习对问题进行求解。通过对无人机的状态空间进行分解，引入了两个子网络对“演员‑评论家”架构进行了重新设计；利用smoothL1损失函数实现了对异常训练数据的处理。同时，设计了动态ε衰减策略实现了“探索‑利用”之间的平衡。本算法确保了无人机在实现避开障碍物的同时能够自主完成航迹规划，大量的仿真实验证明了该算法的有效性和鲁棒性。

本发明授权一种复杂环境下基于状态分解的无人机自主航迹规划算法在权利要求书中公布了：1.一种复杂环境下基于状态分解的无人机自主航迹规划算法，所采用的步骤是： 步骤1：将无人机航迹规划问题建模成为一个马尔可夫决策过程；一个马尔可夫决策过程通常可由一个元组表示：S，A，P，γ，R，其中S表示状态空间，A表示动作空间，P∈[0,1]表示智能体从当前状态s转移到一个状态s’的状态转移概率，γ∈[0,1]是折扣因子，R代表奖励函数； 步骤2：建立无人机飞行时的运动学模型。考虑到现实环境中，无人机自主航迹规划的高复杂性，本发明搭建了一个和现实环境高度匹配的仿真环境。在该仿真环境中，t时刻无人机的位置表示为xt，yt，zt。为了方便问题的求解，本发明将无人机的飞行高度固定在一个定值，即zt＝CH。此时，无人机的运动被固定在了x-y平面，其动力学方程可表示为： 其中，Pt＝[xt，yt]表示无人机在时刻t的位置，θt是时刻t无人机的航向，φt∈[-1,1]用来控制无人机的航向；vt是时刻t无人机的速度，at∈[-1,1]用来控制无人机的速度变化。 步骤3：重塑奖励函数。设计出一套非稀疏的奖励函数，用来加快模型的收敛速度；奖励函数主要包含三部分：第一部分是和障碍物碰撞有关的奖励r1；第二部分是和目标有关的奖励r2；第三部分是和训练速度有关的奖励r3； 步骤4：神经网络设计及算法优化。提出基于状态分解的无人机自主航迹规划算法；所提算法对原算法中的“演员”神经网络进行了改进，即划分出了两个“演员”子网络对输入的部分状态信息进行单独训练，然后再将两个子网络的输出和全局状态信息进行拼接，并输入到全局的“演员”网络中进行训练，得到最终的执行策略；本发明为无人机的执行策略加入了动态ε衰减策略，以平衡“探索-利用”之间的关系；同时，本发明设计损失函数为smoothL1，即

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