本文探索了在物联网（IoT）内动态无人机网络格局下，高效无人机控制方法的开发。随着无人机日益融入物联网生态系统，解决其协同中固有的复杂性和挑战，对于确保可靠性和效率至关重要。论文始于对物联网概念和无人机网络的深入探讨，概述了关键应用领域，并描述了最先进的解决方案，特别是在定位与跟踪方面。此外，它还审视了先进的无人机航路规划策略，强调了其带来的机遇和所蕴含的关键挑战。论文的主体部分引入了新颖的协作算法，这些算法源于确定性原理和人工智能（AI）技术。这些算法受到鸟群等自然现象的启发，使无人机能够协作确定其在动态物联网环境中追踪移动传感器的航线。随着这些方法有效性的证明，它们如何增强无人机合作并显著提升跟踪效率变得显而易见。基于此基础，论文接下来介绍了一种创新的深度强化学习（DRL）方案，赋予自主无人机智能体能力，使其能在物联网网络内高效地制定最优数据收集策略。通过利用DRL，无人机持续从其环境和行动中获取洞见，适应变化并做出智能决策以优化其数据收集策略。该方案调整了最先进的算法，使其能有效扩展到现实世界物联网应用中常见的高维状态-行动空间。本研究为围绕无人机-IoT集成的持续讨论做出了贡献，提供了无人机控制的新颖方法。这些方法的引入为在物联网范式中创建更高效、更自主的无人机网络开辟了新途径，凸显了人工智能在此背景下的未开发潜力，并为该领域的未来发展奠定了基础。

本文后续包含五个不同的章节：一章是对该研究努力在论文背景下探索的相关文献进行的综述；三章——每章专门分析和解决一项既定主要研究目标；以及一章讨论研究发现、评估目标达成情况并总结论文。

第2章深入探讨了本工作的背景，其结构旨在为建立本论文基础的相关研究和文献提供详尽的分析。该章首先全面概述了物联网范式，确立了其在当前技术格局中的关键作用。然后焦点转向无人机网络，讨论了其独特特性、操作应用（重点关注定位与跟踪方法），以及航路规划优化面临的挑战和当前技术。这为理解当前无人机网络的能力和局限性奠定了坚实基础。综述的后半部分审视了人工智能在无人机集群管理中潜在的作用。它始于评估机器学习在无人机控制中的应用，继而探讨如何使用深度强化学习技术来实现高效无人机导航。

第3章题为“新型无人机控制确定性技术的开发”，涉及在协作式无人机控制领域研究确定性方法。该章通过引入一种新确定性技术的基础为后续内容铺垫，随后对其在无人机控制中的应用进行了广泛考察。它深入分析了如何利用该技术来加强无人机在用于搜救行动中的移动IoT传感器追踪应用中的协作。此外，它评估了该方法的优缺点，揭示了潜在的挑战和改进领域。本次调查的发现为后续探索人工智能在无人机控制中的应用铺平了道路，并为不同的控制策略建立了比较框架。

第4章题为“推进无人机控制：集群形成中的深度学习”，标志着从传统确定性技术向探索深度学习方法在无人机集群形成与群体协同范围内应用的转变。本章介绍了设计和实现一个能够促进无人机集群形成的深度学习模型，重点突出了其创建高效、适应性强的群体编队的能力，从而进一步提升了纯确定性方案的移动IoT传感器跟踪性能。对深度学习的探索引领至研究的下一步：利用深度强化学习优化无人机航路规划。

第5章题为“多智能体无人机航路规划优化”，代表了本研究历程的顶点，它整合了从前几章获得的认知，以应对一个不同且更复杂的问题：即在IoT情境下优化多智能体无人机航路规划以实现高效数据收集。本章主要聚焦于引入一种新颖的深度强化学习框架，论证其能够管理多智能体系统的动态特性，并在多重约束条件下优化无人机航线。详细的研究和分析揭示了所提出的框架如何能够产生高效、适应性强的无人机网络，这些网络具备处理错综复杂现实场景的能力。本章不仅强调了智能系统在无人机航路规划优化中的重要性，也阐释了其在物联网基础设施内极大推进无人机控制领域的潜力。

最后，第6章总结研究，回顾关键发现、其意义以及未来前景。它分析了研究成果，承认了局限性，并提出了未来的研究方向。它以强调智能无人机控制优化中未开发的潜力作结，以激励该领域的进一步创新。