申请/专利权人：南京航空航天大学

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117824649A

主分类号：G01C21/20

分类号：G01C21/20;G06N3/092;G06N3/084;G06N3/045;G06N3/0499;G08G5/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.23#实质审查的生效;2024.04.05#公开

摘要：本发明公开了一种基于双重深度Q学习的航空器实时协同航迹规划方法,首先构建基于环境‑智能体交互的深度强化学习模型，设计带评论者网络的双重深度Q学习算法训练航迹规划人工智能体，使其能够完成随机动态积雨云场景下，任意位置、航向、航迹意图的两架航空器实时协同航迹规划任务。然后设计启发式方法将空域内多航空器协同航迹规划问题转换为多次两架航空器协同航迹规划问题，获得多项式计算时间复杂度的协同航迹规划算法，并由训练后智能体进行协同航迹规划。该方法旨在降低管制员工作负荷，提升航空器战术运行阶段航迹规划自动化、协同化、智能化水平。

主权项：1.一种基于双重深度Q学习的航空器实时协同航迹规划方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤一：协同航迹规划深度强化学习模型构建；步骤二：基于带评论者网络的双重深度Q学习航迹规划智能体训练；步骤三：基于智能体决策的多航空器协同航迹规划。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 南京航空航天大学 一种基于双重深度Q学习的航空器实时协同航迹规划方法

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