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龙图腾网获悉闽南理工学院申请的专利一种无人机路径规划方法、设备和存储介质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：CN116700343B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202310797497.3，技术领域涉及：G05D1/695；该发明授权一种无人机路径规划方法、设备和存储介质是由于银辉;孙德红;何庆新;郑新;田子玉设计研发完成，并于2023-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人机路径规划方法、设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种无人机路径规划方法、设备和存储介质，涉及无线通信技术领域。该方法包括：基于无线传感器网络WSN的信道模型，确定WSN的公平吞吐量，公平吞吐量指示传感器节点占用无线信道传输数据的公平性；基于公平吞吐量和无人机能耗模型，建立WSN的马尔可夫博弈模型；基于马尔可夫博弈模型，迭代训练MADDPG算法神经网络，以使公平吞吐量以及无人机的能耗满足优化目标；用训练得到的MADDPG算法神经网络，规划无人机的飞行路径。基于此，能够合理地规划无人机执行数据收集任务的飞行路径，在保证各个传感器节点之间的公平性的同时，有效地降低无人机的总能耗，大大提升数据收集任务的执行效率。

本发明授权一种无人机路径规划方法、设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无人机路径规划方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤S1：基于无线传感器网络WSN的信道模型，确定WSN中传感器节点的公平吞吐量，所述信道模型用于表示所述WSN中无人机与传感器节点之间的无线信道，所述公平吞吐量指示传感器节点占用无线信道传输数据的公平性； 步骤S2：基于所述公平吞吐量和无人机能耗模型，建立所述WSN的马尔可夫博弈模型； 步骤S3：基于所述马尔可夫博弈模型，迭代训练多智能体深度确定性策略梯度MADDPG算法神经网络，以使所述公平吞吐量以及所述无人机的能耗满足优化目标； 步骤S4：基于训练得到的所述MADDPG算法神经网络，规划所述无人机的飞行路径； 所述步骤S2包括： 将每架无人机作为一个智能体，基于所述公平吞吐量和无人机能耗模型，定义每个智能体的状态空间、动作空间及奖励函数； 其中，t时隙所述智能体m的状态空间至少包括：智能体m当前水平位置和截止到t时隙所消耗的能量，所述基于所述无人机能耗模型确定； t时隙所述智能体m的动作空间包括：无人机m的飞行速度和飞行偏航角 t时隙所述智能体m的奖励函数至少包括：公平吞吐量最大化奖励和能耗最小奖励。

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