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龙图腾网恭喜同济大学申请的专利一种基于强化学习的无人机自主着陆方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：CN114859943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202210345360.X，技术领域涉及：G05D1/654；该发明授权一种基于强化学习的无人机自主着陆方法是由孙长银;王嘉伟;何子辰;耿凡设计研发完成，并于2022-03-31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自主着陆方法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自主着陆方法，先采集无人机摄像头的图像信息，形成原始数据，对数据进行带有辅助定位任务的深度Q网络训练，使无人机自身与地面标志水平；然后对数据进行带有辅助定位任务的深度Q网络训练，使得无人机自身在垂直方向下降，并在水平方向调整位置保持与地面标志对齐；最后无人机着陆；本发明在深度Q网络训练中采用动态分区经验回放方式以稳定和加快培训程序，通过辅助的定位任务与改进的采样策略相结合，有助于被训练的人员模型在更多的环境中推广，并取得了卓越的成就着陆性能。

本发明授权一种基于强化学习的无人机自主着陆方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的无人机自主着陆方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:采集无人机摄像头的图像信息，形成原始数据，将采集的原始数据和无人机位置信息存入样本合集；S2:对样本合集进行采样，对采样数据进行带有辅助定位任务的深度Q网络训练，进行无人机动作Q1值的预测；根据Q1值，采用贪婪策略选择无人机动作D1，使无人机自身与地面标志水平对齐；在S2阶段深度Q网络训练的奖励函数为： 其中，s是无人机的状态，a是无人机执行的动作；S3：对样本合集采用动态分区经验回放采样方法进行采样，对采样数据进行带有辅助定位任务的深度Q网络训练，进行无人机动作Q2值的预测；根据Q2值，采用贪婪策略选择无人机动作D2，使得无人机自身在垂直方向下降，并在水平方向调整位置保持与地面标志对齐；在S3阶段深度Q网络训练的奖励函数为： 其中s是无人机的状态，a是无人机执行的动作；S4：无人机着陆。

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