中國人民解放軍國防科技大學趙英偉獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍國防科技大學申請的專利一種基于Q-learning強化學習的組合導航方法、裝置及計算機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：CN115979252B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202210673817.X，技術領域涉及：G01C21/16；該發明授權一種基于Q-learning強化學習的組合導航方法、裝置及計算機介質是由趙英偉;李湘源;王省書;譚文鋒;鄭佳興設計研發完成，并于2022-06-14向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于Q-learning強化學習的組合導航方法、裝置及計算機介質在說明書摘要公布了：本發明提出了一種基于Q?learning強化學習的組合導航方法，所述組合導航方法構建了基于Q?learning強化學習的自適應卡爾曼濾波算法，并將所述自適應卡爾曼濾波算法應用到SINSGNSSDVL組合導航系統中，自適應地對速度量測噪聲作最優估計。本發明的優點是，基于Q?learning強化學習的自適應卡爾曼濾波算法能夠自適應地對速度量測噪聲作最優估計，以更好適應復雜海底環境造成的DVL測速誤差增大的情況，提高了組合導航的精度。另外，本發明能夠根據外界環境自適應地調整速度量測噪聲值，收斂速度更快、速度誤差和位置誤差更小，且更為穩定。
本發明授權一種基于Q-learning強化學習的組合導航方法、裝置及計算機介質在權利要求書中公布了：1.一種基于Q-learning強化學習的組合導航方法，其特征在于，步驟如下： 步驟S1：定義坐標系，具體是，所述坐標系包括慣性坐標系、地球坐標系、地理坐標系、導航坐標系和載體坐標系； 步驟S2：建立慣性導航系統誤差模型，具體是：基于步驟S1中的坐標系建立慣性導航系統誤差模型，所述慣性導航系統誤差模型包括姿態誤差模型、速度誤差模型、位置誤差模型以及加速度計和陀螺誤差模型； 步驟S3：建立卡爾曼濾波器，具體是：將步驟S2中的慣性導航系統誤差模型與測速儀信息以及衛星定位信息融合建立組合導航系統，并建立其卡爾曼濾波器，所述卡爾曼濾波器包括狀態方程、量測方程和卡爾曼濾波方程； 步驟S4：獲取最優速度量測噪聲并進行導航解算，具體是：使用Q-learning強化學習算法自適應更新組合導航系統中的速度量測噪聲，得到最優速度量測噪聲，位置量測噪聲保持不變，將最優速度量測噪聲和位置量測噪聲代入步驟S3中的卡爾曼濾波器中進行導航解算得到導航信息。
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國人民解放軍國防科技大學，其通訊地址為：410003 湖南省長沙市開福區德雅路109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”。
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2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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