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龙图腾网获悉中电国科技术有限公司;天枢纬度(深圳)科技有限公司申请的专利基于深度强化学习的无人机智能决策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：CN121143402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511685097.9，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于深度强化学习的无人机智能决策方法及系统是由郭慧;崔起源;潘国威;冯春;刘重阳设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的无人机智能决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于深度强化学习的无人机智能决策方法及系统，涉及智能决策技术领域，包括通过视觉传感器获取降落区域图像和深度信息，利用风险感知型策略梯度算法处理特征表征和三维环境描述，自适应构建信息关联关系，实现特征融合，确定最优降落位置，预测动态障碍物轨迹，生成航迹点序列，并在环境突变时优化控制策略，实现无人机安全高效降落，提高了无人机降落的安全性和适应性。

本发明授权基于深度强化学习的无人机智能决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于深度强化学习的无人机智能决策方法，其特征在于，包括： 获取无人机搭载的视觉传感器采集的降落区域图像数据和深度信息，利用基础特征提取方法对所述降落区域图像数据进行处理，得到降落区域的信息表征，基于所述深度信息构建降落区域的三维环境描述； 采用风险感知型策略梯度算法处理所述信息表征和所述三维环境描述，将不同类型的环境信息组织成统一结构，自适应构建信息间的关联关系，结合所述关联关系选择性地传递和更新环境信息，实现特征的双向传播与融合，基于最终融合特征进行降落区域分割与评估，得到最优降落位置，包括： 构建信息传递网络，计算所述信息传递网络中每个区域的关联关系强度和信息掩码，设置传递阈值，当所述关联关系强度大于所述传递阈值且所述信息掩码值小于所述传递阈值时得到传递强度，根据所述传递强度计算每个区域的局部安全特征，基于所述局部安全特征确定全局安全度量，利用所述全局安全度量生成区域权重； 基于所述传递强度构建双向传播通道，沿所述双向传播通道的正向将所述区域权重与相邻节点间的传递强度进行深度残差运算得到前向特征，沿所述双向传播通道的反向将所述区域权重与相邻节点间的传递强度进行深度残差运算得到后向特征； 将所述前向特征和所述后向特征输入所述信息传递网络得到融合特征，利用所述信息传递网络从所述融合特征中分离出局部特征描述符和地形梯度特征，根据所述局部特征描述符和所述地形梯度特征生成局部细节特征； 将所述全局安全度量和所述局部细节特征输入所述信息传递网络得到区域安全性评估值，根据所述区域安全性评估值选取候选降落位置，从所述候选降落位置中确定最优降落位置； 基于所述风险感知型策略梯度算法对无人机飞行过程中的动态障碍物运动轨迹进行预测，基于预测结果将所述风险感知型策略梯度算法进行扩展，基于历史经验更新算法参数并根据当前场景特征动态调整控制变量生成航迹点序列，利用所述风险感知型策略梯度算法在检测到环境突变时自动优化控制策略，结合环境预测结果进行轨迹跟踪控制，执行轨迹跟踪控制指令，控制无人机沿规划轨迹飞行至所述最优降落位置。

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