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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种强化学习优化无人机轨迹跟踪模型预测控制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：CN119596687B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202411724145.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种强化学习优化无人机轨迹跟踪模型预测控制方法是由姚永明;邵乙芮;李志刚;高强;辛本禄;陈昌峰;刘俊池;陈豪杰;林金柱;李飞设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种强化学习优化无人机轨迹跟踪模型预测控制方法在说明书摘要公布了：本发明适用于无人机控制技术领域，提供了一种强化学习优化无人机轨迹跟踪模型预测控制方法，包括以下步骤：步骤S1、建立四旋翼无人机动力学模型，包括位置动力学模型和姿态动力学模型；步骤S2、基于无人机动力学模型，构建模型预测控制器，并建立模型预测控制优化问题，得到无人机轨迹跟踪代价函数；步骤S3、构建近端策略优化算法网络，包括行动家网络和批评家网络，通过近端策略优化算法调节模型预测控制器代价函数的权值矩阵，并求解模型预测控制优化问题，以获取最优控制输入。本发明不仅解决了现有无人机控制方法中控制器参数选定困难的问题，还提升了无人机面对不同任务环境的处理能力和稳定性。

本发明授权一种强化学习优化无人机轨迹跟踪模型预测控制方法在权利要求书中公布了：1.一种强化学习优化无人机轨迹跟踪模型预测控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、建立四旋翼无人机动力学模型，包括位置动力学模型和姿态动力学模型； 步骤S2、基于无人机动力学模型，构建模型预测控制器，并建立模型预测控制优化问题，得到无人机轨迹跟踪代价函数； 步骤S3、构建近端策略优化算法网络，包括行动家网络和批评家网络，通过近端策略优化算法调节模型预测控制器代价函数的权值矩阵，并求解模型预测控制优化问题，以获取最优控制输入； 根据无人机模型预测控制性能指标建立所述模型预测控制优化问题，无人机模型预测控制性能指标为： ； 其中，N表示预测域的长度；表示无人机在k时刻的位置状态信息；表示无人机在k时刻的控制输入信息；和分别表示代价函数中的状态误差增益系数和控制输入增益系数，和满足： ； 其中，和分别表示预先设置的代价函数中的状态误差增益系数和控制输入增益系数；，S表示总代价函数增益系数矩阵，S Q 和S p 分别表示状态误差权值优化矩阵和控制输入权值优化矩阵，由近端策略优化算法给出； 所述近端策略优化算法的动作空间为： ； 其中，，表示动作空间中元素的数量，表示总代价函数增益系数矩阵的秩；动作空间的上下限为，并符合高斯分布； 根据权值矩阵的要求对动作空间Action进行裁剪和数值缩放，得到： ； 其中，，，表示动作空间中影响状态误差权值优化矩阵的元素数量，表示动作空间中影响控制输入权值优化矩阵的元素数量，表示状态误差权值优化矩阵的秩，表示控制输入权值优化矩阵的秩；进而得到权值优化矩阵： ； 。

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