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龙图腾网获悉南栖仙策(南京)科技有限公司申请的专利飞机运动轨迹确定方法、装置、电子设备及存储介质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：CN119249899B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411368402.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权飞机运动轨迹确定方法、装置、电子设备及存储介质是由屠作霖;秦熔均;罗凡明;高耸屹;俞扬设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本飞机运动轨迹确定方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种飞机运动轨迹确定方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：确定待预测时间段内目标飞机对应的待预测飞行区域的目标环境数据；其中，待预测时间段包括至少一个待预测时刻；基于目标环境数据、目标飞机的初始状态数据、预设飞机动作方案和预先训练的轨迹确定模型，确定目标飞机在待预测时间段的每个待预测时刻对应的预测状态数据；其中，轨迹确定模型是预先对神经网络模型进行强化学习得到的；基于每个待预测时刻对应的预测状态数据，生成目标飞机在待预测时间段的预测运动轨迹。本发明实施例的技术方案，可以提高预测运动轨迹的准确性，灵活性强，便于满足用户在实际应用中的多种预测需求。

本发明授权飞机运动轨迹确定方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种飞机运动轨迹确定方法，其特征在于，包括： 确定待预测时间段内目标飞机对应的待预测飞行区域的目标环境数据；其中，所述待预测时间段包括至少一个待预测时刻； 基于所述目标环境数据、所述目标飞机的初始状态数据、预设飞机动作方案和预先训练的轨迹确定模型，确定所述目标飞机在所述待预测时间段的每个所述待预测时刻对应的预测状态数据；其中，所述轨迹确定模型是预先对神经网络模型进行强化学习得到的； 基于每个所述待预测时刻对应的预测状态数据，生成所述目标飞机在所述待预测时间段的预测运动轨迹； 所述轨迹确定模型包括状态转移网络；所述轨迹确定模型的强化学习过程，包括： 获取所述目标飞机的历史运行数据集；其中，所述历史运行数据集由多个起始真实状态数据、多个动作数据组和多个环境数据组组成；所述动作数据组中包含至少一个历史动作数据，所述环境数据组中包含至少一个历史环境数据； 遍历每个起始真实状态数据； 针对每次遍历的起始真实状态数据，基于所述起始真实状态数据、与所述起始真实状态数据对应的动作数据组和环境数据组确定输入数据，将所述输入数据输入至待训练的状态转移网络，输出与所述输入数据对应的历史预测状态数据，基于待训练的判别器网络，确定所述输入数据对应的当前奖励值，基于所述历史预测状态数据更新所述输入数据，并将更新后的输入数据数值至待训练的状态转移网络，输出与更新后的输入数据对应的历史预测状态数据，重复执行基于历史预测状态数据更新输入数据、输出历史预测状态数据和确定当前奖励值的操作，直到满足预设结束条件则停止操作，基于当前遍历得到的各个所述当前奖励值更新待训练的状态转移网络的网络参数，并基于当前遍历得到的各个历史预测状态数据、与所述起始真实状态数据对应的状态数据组、动作数据组和环境数据组，更新待训练的判别器网络的网络参数，以在下一次遍历操作中基于更新网络参数后的判别器网络确定下一奖励值，直到满足预设训练条件时训练结束，停止对所述起始真实状态数据的遍历；其中，所述状态数据组为初始数据产生时刻产生的数据为所述起始真实状态数据的数据组；所述预设训练条件包括判别器网络对应的损失函数收敛； 由训练结束后的状态转移网络组成所述轨迹确定模型。

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