简介： 本发明是一种基于深度强化学习的无人系统集群控制方法。本发明涉及无人系统集群控制技术领域，本发明为了解决现有无人系统集群控制方法环境适应性差的问题。本发明包括：在无人系统集群中，每个无人系统分别探测环境信息；将环境信息分为目标信息、障碍信息以及其他无人系统状态信息；对获得的信息分别进行标准化处理；将标准化处理的信息通过深度神经网络处理，得到选择动作的概率值；根据得到的概率值选择动作，观测新的环境信息并获得动作评价值；收集所有无人系统与环境交互的数据训练深度神经网络；利用训练好的深度神经网络进行无人系统集群控制。本发明用于无人系统集群控制技术领域。