买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜中国民用航空飞行学院;首都机场集团有限公司申请的专利基于强化学习的无人化机坪控制方法、系统及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119781504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510279883.2，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权基于强化学习的无人化机坪控制方法、系统及介质是由唐科;袁德周;陈鹰;朱新平;张乐;靳跃;张志强;杜昕泽设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的无人化机坪控制方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了基于强化学习的无人化机坪控制方法、系统及介质；涉及路径规划技术领域；本方案在传统机坪内无人车轨迹规划技术的基础上进行方法上的改进，以避免机‑车冲突避免为导向，建立机坪服务车道路权管控机制，实现“机‑车‑场道”协同环境，使无人车与航班保障作业需求无缝衔接，同时避免无人车与航空器发生活动冲突；其次，基于协同图多智能体强化学习模型生成无人车轨迹规划策略，结合了拟人化驾驶理念和机坪区运行规则，实现面向机坪场景的无人车轨迹规划,为无人车选择最优路径；最后，基于联合仿真平台完成大型机场无人化机坪内车辆轨迹规划模型可视化。

本发明授权基于强化学习的无人化机坪控制方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.基于强化学习的无人化机坪控制方法，其特征在于，包括：在无人化机坪部署协同集群设备，并获取无人化机坪的态势数据；基于所述态势数据构建无人化机坪的交通拓扑模型；包括方法：构建无人化机坪的服务车道、虚拟通道、控制节点和物理节点，并由控制节点、物理节点及控制节点与物理节点的连线构成有向连通图；所述控制节点用于管理同类目标间的活动；所述控制节点布设于外围服务车道与滑行通道交叉道口位置；所述物理节点用于管理异质目标间的活动；所述物理节点布设于无人化机坪服务车道转弯位置和服务车道与虚拟通道的交叉口位置；所述虚拟通道用于航空器在机位间通行；所述虚拟通道设置在两相邻标准机位内部滑行通道之间的中线上，虚拟通道的宽度≥无人化机坪内无人车的最大宽度；基于所述交通拓扑模型构建机-车-场道协同环境，在机-车-场道协同环境下，基于协同图多智能体强化学习模型生成无人车轨迹规划策略；所述基于所述交通拓扑模型构建机-车-场道协同环境，包括方法：获取航空器的撤轮挡或挡轮挡时间tn、航空器由滑行通道上的物理节点滑入机位耗时ti、航空器推出或自滑出停机位至机坪滑行通道物理节点耗时to；对于进港航空器，停机位φ（fn）邻近的控制节点对应路权信号状态切换时间窗集合Rapp为{[φ（fn）]，[tn-ti，tn]}；其中，路权信号状态在tn-ti时刻切换为“红灯”状态，路权信号状态在tn时刻切换为“绿灯”状态；对于离港航空器，停机位φ（fn）邻近的控制节点对应路权信号状态切换时间窗口Rdep为{[φ（fn）]，[tn，to+tn]}；其中，路权信号状态在tn时刻切换为“红灯”状态，路权信号状态在to+tn时刻切换为“绿灯”状态；所述基于协同图多智能体强化学习模型生成无人车轨迹规划策略，包括方法：为每个停机位配置2个智能体，一个作为进入智能体与无人车进入停机位的O-D对产生通讯，另一个作为离开智能体与无人车离开停机位的O-D对产生通讯；用无向连通图GpVagent，Ek,l表示一组直接具有交互关系的智能体，构建出协同图；其中无向连通图的节点Vagent表示智能体，边Ek,l表示智能体间的状态和动作交互；各智能体考虑模仿人类驾驶员的路径选择行为，构建当前时刻的拥堵情况状态空间，并根据拥堵情况状态空间对各智能体产生通讯O-D对上的无人车开展最优路径选择；根据最优路径生成无人车轨迹规划策略；所述协同图的构建方法包括：以环境节点作为中央节点，协同图的上层节点和下层节点分别表示进入智能体和离开智能体；进入智能体和离开智能体均由环境节点获得奖励信号；按照无人车轨迹规划策略，通过协同集群设备控制无人化机坪内的无人车。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国民用航空飞行学院;首都机场集团有限公司，其通讯地址为：618300 四川省德阳市广汉市三水镇高店村；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。