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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京理工大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于模態(tài)預(yù)測(cè)的飛行車輛路徑規(guī)劃方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114545981B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210224659.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05D1/49；該發(fā)明授權(quán)一種基于模態(tài)預(yù)測(cè)的飛行車輛路徑規(guī)劃方法是由趙靖;王偉達(dá);楊超;李穎;徐彬;陳寅聰;孟曉騰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-03-09向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于模態(tài)預(yù)測(cè)的飛行車輛路徑規(guī)劃方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明屬于飛行器技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于模態(tài)預(yù)測(cè)的飛行車輛路徑規(guī)劃方法，在第一層中，車輛采取博弈學(xué)習(xí)的框架完成全局規(guī)劃，同時(shí)采集模態(tài)切換訓(xùn)練數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)包括車輛與障礙物的相對(duì)位置信息、障礙物屬性信息以及空地模態(tài)的切換動(dòng)作；相對(duì)位置信息與障礙物屬性信息是后續(xù)模態(tài)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的輸入，空地模態(tài)的切換動(dòng)作是模態(tài)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的輸出；第二層用第一層采集的訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練模態(tài)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，在突變環(huán)境中，根據(jù)傳感器采集的相對(duì)位置信息、障礙物屬性信息預(yù)測(cè)切換模態(tài)，最終將預(yù)測(cè)的模態(tài)值回送到第一層的學(xué)習(xí)框架，獲取局部規(guī)劃路徑。本發(fā)明解決了飛行車輛復(fù)雜突變環(huán)境中空地模態(tài)切換決策以及多模態(tài)路徑規(guī)劃的難題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于模態(tài)預(yù)測(cè)的飛行車輛路徑規(guī)劃方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于模態(tài)預(yù)測(cè)的飛行車輛路徑規(guī)劃方法，其特征在于，包括兩層架構(gòu)，第一層為靜態(tài)環(huán)境全局路徑規(guī)劃層，第二層為復(fù)雜突變環(huán)境局部規(guī)劃層；第一層用于解決靜態(tài)環(huán)境中模態(tài)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的采集與處理問(wèn)題；在第一層中，車輛采取博弈學(xué)習(xí)的框架完成全局規(guī)劃，同時(shí)采集模態(tài)切換訓(xùn)練數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)包括車輛與障礙物的相對(duì)位置信息、障礙物屬性信息以及空地模態(tài)的切換動(dòng)作；相對(duì)位置信息與障礙物屬性信息是后續(xù)模態(tài)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的輸入，空地模態(tài)的切換動(dòng)作是模態(tài)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的輸出；第一層具體包括以下四步：Step1：獲取靜態(tài)環(huán)境的地圖信息以及車輛的絕對(duì)位置信息用于后續(xù)全局路徑規(guī)劃；Step2:充分考慮飛行車輛的多域運(yùn)動(dòng)能力，為空地模態(tài)的切換動(dòng)作以及切換后向不同方向的運(yùn)動(dòng)設(shè)置相應(yīng)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)值；憑借空地模態(tài)的切換對(duì)障礙物的飛躍，飛行車輛通行區(qū)域得到極大的拓寬，相應(yīng)地，向可飛躍區(qū)域方向的運(yùn)動(dòng)將不受障礙物的懲罰；在所設(shè)置獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的基礎(chǔ)上，利用追逐博弈獲取恰當(dāng)?shù)臅r(shí)機(jī)與位置的空地模態(tài)切換決策；在該博弈中，構(gòu)建飛行車輛的追逐目標(biāo)車輛，飛行車輛與目標(biāo)車輛對(duì)間隔距離的博弈需求不同，飛行車輛希望盡可能的縮短兩車間隔距離以追捕目標(biāo)車輛，而目標(biāo)車輛希望最大化間隔距離以逃離追捕；面對(duì)障礙物，兩車均有不同的模態(tài)切換動(dòng)作選項(xiàng)，選擇的切換動(dòng)作應(yīng)最大程度地滿足各自的博弈需求，這就是模態(tài)切換納什均衡解；最終通過(guò)兩車的行為博弈對(duì)均衡解的求解，飛行車輛可獲取恰當(dāng)?shù)目盏啬B(tài)切換決策；Step3:將獲得的模態(tài)切換動(dòng)作用于多模態(tài)路徑規(guī)劃，在車輛對(duì)環(huán)境的探索學(xué)習(xí)過(guò)程中，博弈學(xué)習(xí)追求最大化的學(xué)習(xí)獎(jiǎng)勵(lì)，進(jìn)而獲得滿足規(guī)劃目標(biāo)的全局多模態(tài)路徑；Step4:在規(guī)劃過(guò)程中，車輛記錄與障礙物的相對(duì)位置信息，障礙物屬性信息，以及相應(yīng)的模態(tài)切換信息，存儲(chǔ)后用于后續(xù)訓(xùn)練；第二層則解決了復(fù)雜突變環(huán)境中的空地模態(tài)切換預(yù)測(cè)和飛行車輛多模態(tài)路徑規(guī)劃難題；用第一層采集的訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練模態(tài)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)，在突變環(huán)境中，根據(jù)傳感器采集的相對(duì)位置信息、障礙物屬性信息預(yù)測(cè)切換模態(tài)，最終將預(yù)測(cè)的模態(tài)值回送到第一層的學(xué)習(xí)框架，獲取局部規(guī)劃路徑；第二層具體包括以下三步：Step5:在復(fù)雜突變環(huán)境中，傳感器獲取障礙物的局部感知信息，包括車輛與障礙物的相對(duì)位置信息以及障礙物屬性信息，作為已訓(xùn)練的模態(tài)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)的輸入量；Step6:模態(tài)預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)用靜態(tài)環(huán)境中采集的訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，完成后，根據(jù)復(fù)雜突變環(huán)境中的障礙物局部感知信息預(yù)測(cè)切換模態(tài)；預(yù)測(cè)的模態(tài)動(dòng)作用于后續(xù)局部路徑的規(guī)劃；Step7:預(yù)測(cè)的模態(tài)動(dòng)作回送到第一層的學(xué)習(xí)框架中，當(dāng)前障礙物的切換動(dòng)作已知，只需尋找出最大化學(xué)習(xí)獎(jiǎng)勵(lì)的運(yùn)動(dòng)軌跡即可，最終可規(guī)劃出飛行車輛在復(fù)雜突變環(huán)境中的局部多模態(tài)路徑。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人北京理工大學(xué)，其通訊地址為：100081 北京市海淀區(qū)中關(guān)村南大街5號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。