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龙图腾网获悉武汉工程大学申请的专利一种基于分层强化学习策略的无人机自主导航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：CN120800385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202510950711.3，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于分层强化学习策略的无人机自主导航系统是由元海文;欧阳政;肖长诗;俞家甫;郑宽磊;程莉;曹吉胤;叶亮设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于分层强化学习策略的无人机自主导航系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于分层强化学习策略的无人机自主导航系统，适用于未知环境下的三维飞行任务。系统包括状态感知、分层策略网络、控制执行、数据分类与数据回放模块。状态感知模块基于深度神经网络提取障碍物位置信息，并融合目标、障碍物位置和飞行状态生成状态向量与时间序列。分层策略网络采用高层DQN生成导航意图，低层LSTM与PPO联合输出连续控制动作；控制执行模块根据指令调整无人机姿态并闭环修正。系统引入双动态记忆机制DDM，通过经验分类与按比例采样提升策略训练效率与稳定性，并采用多目标奖励函数引导策略在任务完成、避障安全和飞行合理性间优化收敛。该系统具备良好的环境适应性与泛化能力，适用于复杂场景中的自主导航任务。

本发明授权一种基于分层强化学习策略的无人机自主导航系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分层强化学习策略的无人机自主导航系统，其特征在于，该系统至少包括： 状态感知模块，用于采集飞行环境图像并提取障碍物相对位置和方向角信息，同时获取目标位置和无人机飞行状态参数，将多源感知数据融合构建当前状态向量，并通过状态缓存生成状态时间序列，供分层策略网络模块进行导航策略计算与动作控制； 分层策略网络模块，用于基于所述状态向量或状态时间序列生成飞行控制指令，所述分层策略网络模块包括： 高层策略子模块，基于当前状态向量生成导航方向意图，所述导航方向为预定义的离散方向集合中的一类，采用深度Q学习网络DQN进行策略优化； 低层策略子模块，用于接收所述导航方向意图及状态时间序列，并通过结合长短期记忆网络LSTM结构与近端策略优化算法PPO的神经网络生成连续动作指令，所述动作指令包括无人机的偏航角速度、俯仰角速度与推力值； 控制执行模块，用于根据所述动作指令控制无人机的姿态调整与推进，并实时感知当前飞行状态信息，包括姿态角、飞行速度与飞行高度数据，用于执行指令的闭环修正及经验样本构建； 双动态记忆机制DDM，用于对飞行经验样本进行动态存储与调度，以提升策略训练的样本利用效率与收敛稳定性，由数据分类模块与数据回放模块构成： 数据分类模块，用于根据飞行结果将经验数据划分为结果经验、危险经验与安全经验三类； 数据回放模块，基于样本中layer字段构建双mini-batch分流结构，分别用于优化所述高层DQN网络与低层LSTM+PPO策略网络的参数。

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