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龍圖騰網恭喜中航(成都)無人機系統股份有限公司申請的專利一種基于強化學習的無人機規避策略確定方法、裝置、設備及介質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：CN119861744B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202510344718.0，技術領域涉及：G05D1/495；該發明授權一種基于強化學習的無人機規避策略確定方法、裝置、設備及介質是由徐天寧;吳庭毅;孫德鑫;王浩宇;馬健成;馬文設計研發完成，并于2025-03-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于強化學習的無人機規避策略確定方法、裝置、設備及介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于強化學習的無人機規避策略確定方法、裝置、設備及介質，涉及無人機自主控制技術領域，包括：構建無人機六自由度模型、動作庫及當前處于飛行狀態的其他飛行器的三自由度質點模型，對其他飛行器機動特性進行約束，根據相對運動態勢實現其他飛行器對目標的跟蹤。在編程語言平臺搭建強化學習環境及模型，將無人機和其他飛行器的位置姿態信息輸入模型，以輸出飛行動作供無人機規避其他飛行器。若規避成功，則基于其他飛行器的機動區域態勢給予模型獎勵值。本申請基于其他飛行器機動態勢量化的獎賞函數使無人機在訓練中能更好地感知危險與動作效果，促使其采取更有效的規避動作，從而提升實際遭遇其他飛行器時的規避成功率。

本發明授權一種基于強化學習的無人機規避策略確定方法、裝置、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種基于強化學習的無人機規避策略確定方法，其特征在于，包括：在工程計算仿真平臺中搭建無人機六自由度模型，并建立無人機動作庫；在所述工程計算仿真平臺中搭建當前處于飛行狀態的其他飛行器的三自由度質點模型，基于約束規則對其他飛行器機動特性進行約束，并根據相對運動態勢實現其他飛行器對所述無人機的跟蹤；所述相對運動態勢為所述其他飛行器與所述無人機的相對運動態勢；在編程語言平臺中搭建強化學習環境并建立對應的強化學習模型；將所述無人機的位置姿態信息與所述其他飛行器的位置姿態信息輸入至所述強化學習模型，以通過所述強化學習模型輸出所述無人機動作庫中的飛行動作；在所述無人機基于所述飛行動作規避所述其他飛行器時，基于所述其他飛行器機動特性判斷所述無人機是否規避成功，若成功，則基于其他飛行器機動區域態勢給予所述強化學習模型相應獎勵值，以激勵所述強化學習模型優化規避策略；其中，所述其他飛行器機動特性包括其他飛行器飛行時間、其他飛行器安全范圍以及其他飛行器可承受過載，則所述基于約束規則對其他飛行器機動特性進行約束，包括：在所述工程計算仿真平臺中對其他飛行器仿真時間進行設定，以便通過所述其他飛行器仿真時間對所述其他飛行器飛行時間進行約束；在所述工程計算仿真平臺中對仿真空間大小進行設定，以便通過所述仿真空間大小對所述其他飛行器安全范圍進行約束；控制所述其他飛行器可承受過載不大于預設過載閾值，以便對所述其他飛行器可承受過載進行約束；其中，所述其他飛行器可承受過載包括切向過載與法向過載。

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中航(成都)無人機系統股份有限公司，其通訊地址為：611731 四川省成都市高新西區西芯大道四號；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”。