一种基于深度强化学习与自适应非线性模型预测控制的无人机轨迹规划与跟踪方法、系统、设备及介质

一种基于深度强化学习与自适应非线性模型预测控制的无人机轨迹规划与跟踪方法、系统、设备及介质，所述方法包括：构建多种静态多障碍物与动态多障碍物仿真环境；构建无人机的动力学模型；构建自适应非线性模型预测控制(ANMPC)算法；构建无人机对自适应非线性模型预测控制算法生成的参考轨迹的跟踪性能的奖励函数；构建基于深度强化学习与自适应非线性模型预测控制算法的网络框架；设置网络参数；训练网络框架，选出最优权重文件；输出测试结果；所述系统、设备及介质用于实现所述无人机轨迹规划与跟踪方法；本发明能够有效应对目标和环境的变化，在面对动态障碍物和风噪声干扰时，展现出强大的避障能力和抗干扰性能，体现了较高的智能决策水平。