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龍圖騰網恭喜四川大學申請的專利一種基于LLM指導的深度強化學習飛行器控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118034368B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410109451.2，技術領域涉及：G05D1/495；該發明授權一種基于LLM指導的深度強化學習飛行器控制方法是由楊夢龍;韓彥喬;李煒;梁斌斌設計研發完成，并于2024-01-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于LLM指導的深度強化學習飛行器控制方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于LLM指導的深度強化學習飛行器控制方法，涉及飛行器控制技術領域，包括以下步驟：設計六自由度飛行器智能體的狀態空間和動作空間；構建飛行控制的本地文本知識庫；設計獎勵函數，對飛行控制器模型進行訓練；利用LLM接收本地文本知識庫的信息與訓練過程中智能體同環境交互產生的狀態動作文本信息，并使用后退提問策略對智能體的飛行控制指令進行指導，同時將指導動作和飛行控制指令結合產生新的控制指令；重復進行上述交互過程直到模型達到收斂。本發明解決了現有飛行器控制存在控制靈活性低、無法完成復雜機動動作、自適應性低、魯棒性低，以及在深度強化學習訓練中智能體學習和探索方向不確定的問題。

本發明授權一種基于LLM指導的深度強化學習飛行器控制方法在權利要求書中公布了：1.一種基于LLM指導的深度強化學習飛行器控制方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：設計六自由度飛行器智能體的狀態空間和動作空間；S2：根據飛行控制任務、狀態空間和動作空間的參數，構建飛行控制的本地文本知識庫；S3：根據飛行控制任務設計獎勵函數，并基于LLM和本地文本知識庫對飛行控制器模型進行訓練；S4：利用LLM接收本地文本知識庫的信息與訓練過程中智能體同環境交互產生的狀態動作文本信息，并使用后退提問策略對智能體的飛行控制指令進行指導，同時將指導動作和飛行控制指令結合產生新的控制指令；S5：基于新的控制指令，判斷模型是否達到收斂，如果是，則結束訓練并進入步驟S6，如果否，則返回步驟S4重復進行上述交互過程；S6：對訓練后的模型進行測試，完成基于LLM指導的深度強化學習飛行器控制；所述S3中獎勵函數R為： 其中，Rφ為滾轉角誤差獎勵，為偏航角誤差獎勵，Ralt為高度誤差獎勵，為速度誤差獎勵； 其中，Δφ為滾轉角誤差，為偏航角誤差，Δalt為高度誤差，為速度誤差，σφ為滾轉角誤差獎勵方差，為偏航角誤差獎勵方差，σalt為高度誤差獎勵方差，為速度誤差獎勵方差。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人四川大學，其通訊地址為：610000 四川省成都市一環路南一段24號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。