申请/专利权人：中国电子科技集团公司第十五研究所

申请日：2023-11-24

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117806340A

主分类号：G05D1/46

分类号：G05D1/46;G05D109/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明属于模拟飞行指挥训练技术领域，提供一种基于强化学习的空域训练飞行路径自动规划方法和装置。该方法包括：收集已有飞行计划数据，并从所述已有飞行数据中提取与飞行路径规划相关的数据；建立空域飞行训练场景模型；采用Q‑Learning强化学习算法建立飞行路径自动规划模型，具体包括在训练所述飞行路径自动规划模型的同时更新飞行目标决策表；接收客户端发送的当前飞行计划数据，并从当前飞行计划数据中提取与飞路径规划相关的飞行起点位置、飞行终点位置、目标空域、禁飞空域，作为模型输入，以输出与当前飞行计划数据相匹配的飞行路径。本发明能精确生成最佳训练飞行路径，并能灵活地、实时地调整训练飞行路径。

主权项：1.一种基于强化学习的空域训练飞行路径自动规划方法，其特征在于，包括：收集已有飞行计划数据，并从所述已有飞行数据中提取与飞行路径规划相关的数据；使用所提取的与飞行路径规划相关的数据，建立空域飞行训练场景模型，具体包括基于飞行起点位置、飞行终点位置、目标空域和禁飞区域建立飞行区域场景环境，并形成场景矩阵；基于所述空域飞行训练场景模型，采用Q-Learning强化学习算法建立飞行路径自动规划模型，具体包括在训练所述飞行路径自动规划模型的同时更新飞行目标决策表；接收客户端发送的当前飞行计划数据，并从当前飞行计划数据中提取与飞路径规划相关的飞行起点位置、飞行终点位置、目标空域、禁飞空域，作为模型输入，以输出与当前飞行计划数据相匹配的飞行路径。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国电子科技集团公司第十五研究所 基于强化学习的空域训练飞行路径自动规划方法和装置

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