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龙图腾网恭喜武汉大学申请的专利一种基于深度强化学习的无人机三维轨迹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：CN115580845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202211173765.6，技术领域涉及：H04W4/40；该发明授权一种基于深度强化学习的无人机三维轨迹规划方法及系统是由胡钰林;高云飞设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度强化学习的无人机三维轨迹规划方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种无人机三维轨迹规划方法及系统，包括以下步骤：首先源IoT设备对需要计算处理的数据进行收集，获得需要无人机进行计算处理的数据包；其次，源IoT设备将数据上传给无人机，无人机在对数据收集的过程中，通过贪婪算法来优化通信资源的调度、使用DDQN算法优化自身的轨迹，从而减少数据收集过程中时间的消耗；无人机将数据收集完成以后，利用自身设备进行计算处理；最后无人机将计算处理的数据通过下行信道发送给目标IoT设备，无人机在对数据发送的过程中，也通过贪婪算法优化目标IoT设备的调度，利用DDQN算法优化自身轨迹；当达到最大训练次数时，输出最优轨迹，可有效减少无人机任务执行时间。

本发明授权一种基于深度强化学习的无人机三维轨迹规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的无人机三维轨迹规划方法,其特征在于，包括如下步骤：步骤S1.源地面IoT设备收集完成数据信息之后，无人机采取TDMA通信策略通过上行信道收集源IoT设备发送的数据信息并优化自身轨迹与源IoT设备的通信调度;步骤S1具体包括如下子步骤：步骤S11.使用贪婪算法确定某时隙下与无人机通信的的源IoT设备；步骤S12.无人机确定该时隙通信的源IoT设备之后，无人机接收该源IoT设备的数据信息，然后使用强化学习多步duelingDDQN算法优化自身的轨迹，转移到下一个位置；步骤S2.无人机将源IoT设备的信息收集完成之后，将收集到的数据进行计算处理;步骤S3.无人机将收集的数据计算处理之后，采取TDMA通信策略通过下行信道将处理好的数据传输给所有目标IoT设备并优化自身轨迹与目标IoT设备的通信调度;步骤S4.判断是否达到算法设置的最大迭代次数，否则继续迭代，直到达到最大迭代次数，达到最大迭代次数后以总的任务完成时间为收敛条件判断是否收敛，收敛后输出最优轨迹。

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