沈阳飞机设计研究所扬州协同创新研究院有限公司王业光获国家专利权
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龙图腾网获悉沈阳飞机设计研究所扬州协同创新研究院有限公司申请的专利一种基于强化学习和事件触发的无人飞行器轨迹跟踪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：CN116300991B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202211475778.9，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权一种基于强化学习和事件触发的无人飞行器轨迹跟踪方法是由王业光;李贺琦;李自强;王世鹏设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于强化学习和事件触发的无人飞行器轨迹跟踪方法在说明书摘要公布了：一种基于强化学习和事件触发的无人飞行器轨迹跟踪方法，属于无人机自动控制技术领域。建立无人飞行器六自由度模型，给定期望跟踪轨迹，根据给定的轨迹得到期望的位置、姿态角、速度和角速度；轨迹跟踪误差计算：计算实际轨迹与期望轨迹之间的误差，定义滤波跟踪误差，并对其求导；对输入进行事件触发机制设计，设计状态量，设计合理的事件触发的参数；评估器神经网络设计，设计评估系统的跟踪性能，用于跟踪性能提升；执行器神经网络设计，逼近模型中不确定项；结合神经网络得到模型非线性控制律计算。本发明的方法基于强化学习和事件触发的方法，实现了最优控制，解决了参数不确定、外界干扰下的无人飞行器长时驻空中执行器损耗和通讯负担问题。
本发明授权一种基于强化学习和事件触发的无人飞行器轨迹跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习和事件触发的无人飞行器轨迹跟踪方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤一、建立无人飞行器六自由度模型，给定期望跟踪轨迹，根据给定的轨迹得到期望的位置、姿态角、速度和角速度； 步骤二、轨迹跟踪误差计算：计算实际轨迹与期望跟踪轨迹之间的误差，定义滤波跟踪误差，并计算其导数； 步骤三、设计输入进行事件触发机制，设计状态量，设计合理的事件触发的参数； 步骤四、设计评估器神经网络，设计评估系统的跟踪性能； 步骤五、设计执行器神经网络，逼近不确定项； 步骤六、结合神经网络得到模型非线性控制律计算； 在步骤六中的控制器设计如下： 计算控制量，系统的控制律设计为： 其中，K为对称正定矩阵。
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