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龙图腾网获悉南开大学申请的专利基于强化学习和滑模控制的飞行器碰撞角防御方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119916699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510423681.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于强化学习和滑模控制的飞行器碰撞角防御方法和系统是由张晓宇;刘烨坤;檀盼龙设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习和滑模控制的飞行器碰撞角防御方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及飞行器拦截技术领域，提供一种基于强化学习和滑模控制的飞行器碰撞角防御方法和系统。构建来袭飞行器‑目标‑防御飞行器的三体动力学模型；根据所述三体动力学模型构建制导律设计目标；根据所述三体动力学模型和所述制导律设计目标构建防御飞行器滑模制导律；对所述防御飞行器滑模制导律进行深度学习得到防御模型；根据所述防御模型对飞行器进行拦截。本发明中，将深度强化学习与传统滑模控制相结合，引导智能体在前期非盲目性的探索，且在对奖励函数的设计中，添加整型奖励函数，实现强化学习的快速收敛，完成三体对抗中防御飞行器主动防御制导以较高的精度及角度约束实现对来袭飞行器的拦截。

本发明授权基于强化学习和滑模控制的飞行器碰撞角防御方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习和滑模控制的飞行器碰撞角防御方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建来袭飞行器-目标-防御飞行器的三体动力学模型； S2：根据所述三体动力学模型构建制导律设计目标； S3：根据所述三体动力学模型和所述制导律设计目标构建防御飞行器滑模制导律； S4：对所述防御飞行器滑模制导律进行GAIL-SAC学习得到防御模型，根据所述防御飞行器滑模制导律，构建SAC算法模型时，设置奖励函数为： 其中，为奖励函数，所述奖励函数是整型奖励函数，为第一奖励参数，表示来袭飞行器与防御飞行器之间的相对距离，为防御飞行器与来袭飞行器初始时刻之间的距离，为第二奖励参数，表示来袭飞行器与防御飞行器连线相对惯性坐标系的视线角，为第三奖励参数，为来袭飞行器与目标之间的相对距离，表示来袭飞行器与目标初始时刻之间的距离，为第四奖励参数，为第五奖励参数，为第六奖励参数； S5：将来袭飞行器的位置、速度和加速度；目标的位置、速度和加速度；防御飞行器的位置、速度和加速度输入到所述防御模型，对飞行器进行拦截。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南开大学，其通讯地址为：300071 天津市南开区卫津路94号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。