本发明公开了一种基于强化学习的无人机辅助通信感知轨迹规划方法，涉及无人机技术领域，包括：对所使用的无人机动力学和能量消耗模型、通信感知信道模型和激光无线充电模型进行建模，并根据所建立的模型得到轨迹规划问题；将轨迹规划问题建立为马尔科夫决策过程，为其设计状态空间、动作空间和奖励函数；基于马尔科夫决策过程设计深度强化学习网络，并进行训练，之后利用训练好的深度强化学习网络对无人机进行轨迹规划。本发明降低了无人机控制的难度，规划得到的轨迹更接近实际情况，所考虑的场景更贴近实际情况；将优化问题建立为马尔科夫决策过程并采用深度强化学习进行求解，解决了传统优化算法对于复杂约束优化问题求解效果不佳的问题。