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龙图腾网获悉深圳北理莫斯科大学;北京理工大学申请的专利一种基于抽象模块处理的无人机运动规划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：CN116307323B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310283625.2，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权一种基于抽象模块处理的无人机运动规划方法及系统是由王正杰;侯俊竹;余缙;袁晓东;简中华;郭彦懿设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于抽象模块处理的无人机运动规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于抽象模块处理的无人机运动规划方法及系统，应用于无人机路径规划技术领域。包括：步骤1：获取无人机原始传感信息；步骤2：采用抽象模块对原始传感信息进行处理，提取与无人机运动规划强相关特征作为中间表征信息；步骤3：将经抽象模块处理后的中间表征信息作为状态输入至以算法为框架的无人机运动规划模型；步骤4：训练基于SAC算法的无人机运动规划模型，得到训练好的基于SAC算法的无人机运动规划模型；步骤5：利用练好的基于SAC算法的无人机运动规划模型，得到无人机运动规划路径。本发明保证了无人机具备强探索性与强鲁棒性。

本发明授权一种基于抽象模块处理的无人机运动规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于抽象模块处理的无人机运动规划方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取无人机原始传感信息； 步骤2：采用抽象模块对原始传感信息进行处理，提取与无人机运动规划强相关特征作为中间表征信息； 步骤3：将经抽象模块处理后的中间表征信息作为状态输入至以算法为框架的无人机运动规划模型； 步骤4：训练基于SAC算法的无人机运动规划模型，得到训练好的基于SAC算法的无人机运动规划模型； 步骤5：利用练好的基于SAC算法的无人机运动规划模型，得到无人机运动规划路径； 步骤4包括以下步骤： 步骤4-1：定义环境奖励函数，初始化SAC策略网络和价值网络参数，奖励函数如下式： 1 其中，为当前时刻的环境奖励，rarrive为无人机到达目标时的奖励，rcollide为无人机发生碰撞时的奖励；为无人机距离目标距离,为当前时刻无人机距离目标距离，为无人机与目标位置之间的相对关系，此状态用于定义无人机的目标方向； 步骤4-2：根据SAC算法运动规划策略产生动作； 步骤4-3：执行4-2动作，并根据环境转移到下一状态，将状态转移存入经验回放池； 步骤4-4：更新网络参数，实现对价值网络和策略网络的更新；对价值网络使用软贝尔曼方程更新，其公式为： 2 其中，α为温度系数，用来控制策略熵的比重，为t时刻的价值网络输出，为t+1时刻的价值网络输出，为动作的熵，π为策略网络，为t+1时刻在状态下采取动作后所得到的价值网络输出与动作的熵的和的期望，为t时刻的奖励，γ为奖励的折扣因子； 对策略网络更新采用最小化策略与Q函数的KL散度的方式，使策略的分布接近于Q函数的分布，其公式为： 3 其中，为新的策略网络，为旧的策略网络，为t时刻的价值网络输出分布，用来规范化分布，为策略网络输出分布，为最小化KL散度的策略即为此算法选择的最优策略，是将每一个动作赋值为特定概率，使其符合Q值分布，进而满足随机策略要求。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳北理莫斯科大学;北京理工大学，其通讯地址为：518172 广东省深圳市龙岗区大运新城国际大学园路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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