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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國科學院國家空間科學中心申請的專利一種基于深度強化學習的飛艇路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120176684B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510654203.0，技術領域涉及：G01C21/20；該發(fā)明授權一種基于深度強化學習的飛艇路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)是由卜紹峰;沈旭晨;謝文明;彭曉東;任敬義;覃潤楠;董靖如設計研發(fā)完成，并于2025-05-21向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種基于深度強化學習的飛艇路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本申請?zhí)峁┝艘环N基于深度強化學習的飛艇路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)，該方法包括：將動態(tài)風場信息和飛艇自身狀態(tài)信息輸入訓練好的策略網(wǎng)絡中，得到規(guī)劃的飛艇推進速度和航向角度；所述策略網(wǎng)絡通過近端策略優(yōu)化方法進行訓練；所述動態(tài)風場信息，為使用移動窗口截取預報風場，將預報風場與探測風速信息進行高斯增強風場融合和風場不確定度等風場信息；動態(tài)風場信息通過策略網(wǎng)絡的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取特征，通過風場信息與飛艇狀態(tài)信息融合后通過策略網(wǎng)絡的全連接網(wǎng)絡計算飛艇動作。本申請的優(yōu)勢在于：通過融合飛艇探空數(shù)據(jù)和預報風場，給飛艇的路徑規(guī)劃提供了更加準確的風場數(shù)據(jù)和風場的不確定性信息；通過精心設計的獎勵函數(shù)，提高了模型的實用性和可靠性。

本發(fā)明授權一種基于深度強化學習的飛艇路徑規(guī)劃方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.一種基于深度強化學習的飛艇路徑規(guī)劃方法，包括： 將動態(tài)風場信息和飛艇自身狀態(tài)信息輸入訓練好的策略網(wǎng)絡中，得到規(guī)劃的飛艇推進速度和航向角度的高斯分布，經(jīng)過對高斯分布采樣得到規(guī)劃的飛艇的推進速度和航向角度； 所述策略網(wǎng)絡通過近端策略優(yōu)化方法進行訓練； 所述動態(tài)風場信息包括飛艇當前位置的測量風速、預報風場數(shù)據(jù)和不確定度； 所述預報風場數(shù)據(jù)通過以飛艇為中心的滑動窗口獲得； 所述不確定度為： ； 其中，表示預報風場本身的基礎不確定度；表示影響函數(shù)： ； 其中，表示滑動窗口中每個位置到飛艇位置的歐幾里得距離；表示控制影響范圍的參數(shù)；表示飛艇當前位置的測量風速與同一位置的預報風速之間的差值； 所述預報風場為根據(jù)當前實際風場與原始預報風場之間的誤差進行更新得到： ； 其中，表示更新后的預報風場；表示原始預報風場。

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