一种基于分层强化学习的自动着陆控制方法、设备及介质

本申请公开了一种基于分层强化学习的自动着陆控制方法、设备及介质，涉及无人机技术领域，方法包括：利用专家经验赋权器对环境参数和飞行器状态参数赋加注意力权重，得到赋权后的环境参数和飞行器状态参数；根据赋权后的环境参数、赋权后的飞行器状态参数和决策记忆，利用上层强化学习网络进行着陆决策，得到决策结果，并根据决策结果更新决策记忆；根据决策结果，利用赋权后的环境参数和赋权后的飞行器状态参数，通过下层强化学习网络对飞行器进行飞行控制，完成着陆。本申请通过上层强化学习网络对飞行器进行着陆决策，通过下层强化学习网络对飞行器进行自适应控制，引导飞行器自动着陆，提高了飞行器自动着陆过程的适应性和鲁棒性。