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龍圖騰網恭喜同濟大學申請的專利一種基于強化學習的無人機自主著陸方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114859943B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210345360.X，技術領域涉及：G05D1/654；該發明授權一種基于強化學習的無人機自主著陸方法是由孫長銀;王嘉偉;何子辰;耿凡設計研發完成，并于2022-03-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于強化學習的無人機自主著陸方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于強化學習的無人機自主著陸方法，先采集無人機攝像頭的圖像信息，形成原始數據，對數據進行帶有輔助定位任務的深度Q網絡訓練，使無人機自身與地面標志水平；然后對數據進行帶有輔助定位任務的深度Q網絡訓練，使得無人機自身在垂直方向下降，并在水平方向調整位置保持與地面標志對齊；最后無人機著陸；本發明在深度Q網絡訓練中采用動態分區經驗回放方式以穩定和加快培訓程序，通過輔助的定位任務與改進的采樣策略相結合，有助于被訓練的人員模型在更多的環境中推廣，并取得了卓越的成就著陸性能。

本發明授權一種基于強化學習的無人機自主著陸方法在權利要求書中公布了：1.一種基于強化學習的無人機自主著陸方法，其特征在于，包括以下步驟：S1:采集無人機攝像頭的圖像信息，形成原始數據，將采集的原始數據和無人機位置信息存入樣本合集；S2:對樣本合集進行采樣，對采樣數據進行帶有輔助定位任務的深度Q網絡訓練，進行無人機動作Q1值的預測；根據Q1值，采用貪婪策略選擇無人機動作D1，使無人機自身與地面標志水平對齊；在S2階段深度Q網絡訓練的獎勵函數為： 其中，s是無人機的狀態，a是無人機執行的動作；S3：對樣本合集采用動態分區經驗回放采樣方法進行采樣，對采樣數據進行帶有輔助定位任務的深度Q網絡訓練，進行無人機動作Q2值的預測；根據Q2值，采用貪婪策略選擇無人機動作D2，使得無人機自身在垂直方向下降，并在水平方向調整位置保持與地面標志對齊；在S3階段深度Q網絡訓練的獎勵函數為： 其中s是無人機的狀態，a是無人機執行的動作；S4：無人機著陸。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人同濟大學，其通訊地址為：200092 上海市楊浦區四平路1239號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。