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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于深度强化学习的复杂约束下航天器姿态规划方法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：CN116588353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202310674921.5，技术领域涉及：B64G1/24；该发明授权基于深度强化学习的复杂约束下航天器姿态规划方法是由赵凡宇;江姝蕾;陈悦洁;金仲和;时中设计研发完成，并于2023-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度强化学习的复杂约束下航天器姿态规划方法在说明书摘要公布了：本发明针对禁止指向约束下的航天器姿态机动规划问题，提出了一种基于深度强化学习的复杂约束下航天器姿态规划方法。本发明方法综合考虑旋转路径最短、能量最优、禁止指向约束、动力学约束等，通过深度强化学习训练得出了一个简洁的多重约束模型，可以确定姿态机动的近似最优路径，适用于微型航天器的控制。训练好的模型可以直接对起始、目标姿态进行端到端的推理，相较于传统方法的低求解效率，以及高复杂精确模型度，本发明具有相对高效且简单的求解过程以及较强的泛化性能。仿真结果表明规划结果满足所有约束，包括4个禁止指向约束、动力学约束等等。

本发明授权基于深度强化学习的复杂约束下航天器姿态规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的复杂约束下航天器姿态规划方法，其特征在于，构建基本航天器姿态描述方式，建立禁止指向约束、控制力矩约束、角速度约束以及姿态运动学和动力学约束，通过设定初始姿态、目标姿态以及禁止指向区域，将三维姿态天球中姿态机动问题，转化为二维平面路径规划问题； 基于所述二维平面路径规划问题对初始训练环境、动作、状态及奖励进行设定，然后建立深度强化学习模型并对模型进行训练，得到训练好的模型； 将初始姿态、目标姿态以及随机环境输入训练好的模型中，得到卫星规划路径； 其中，所述状态设定为： ，其中，代表当前时刻航天器姿态状态，代表当前姿态向量与各个方向上的障碍物的夹角，则代表当前姿态向量与目标姿态向量相对方向以及夹角； 所述动作设定为，使航天器从当前运动方向沿不同的旋转方向旋转角度至目标方向，从而得到不同的动作；其中，角度的计算公式为： ，其中，代表设计的动作数目； 所述奖励设定分为三个部分：基本奖励和贪婪奖励，分别用于实现实时路径规划的基本目标和加快算法的收敛速度；光滑度奖励则用于提高规划路径的平滑度； 所述贪婪奖励基于只利用目标信息而忽略障碍物信息的贪心策略来引导航天器到达目标姿态，贪婪奖励设计为两部分： ，是基于夹角距离的奖励设计：当前一刻夹角大于当前时刻夹角则‑0.1，否则‑0.3，负数的设计是由于需要告诉智能体步数越多奖励越低，故如果夹角越来越大则获得更大惩罚；，是基于目标方向的奖励设计：当前一刻目标方向夹角大于当前时刻则+0.1，否则‑0.1； 光滑度奖励设计为： 。

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