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龙图腾网获悉中国航天科技创新研究院申请的专利一种基于强化学习的飞行器智能制导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：CN119596971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202411674690.9，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种基于强化学习的飞行器智能制导方法是由张旭辉;汪韧;曹严;解春雷;马超越;王静轩;王敬功;刘治东;侍野;韩卫波设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的飞行器智能制导方法在说明书摘要公布了：本发明设计了一种基于强化学习的飞行器智能制导方法，在满足动力学方程、热流率、过载、动压等约束条件的情况下，通过设置有效的奖励引导飞行器在环境中探索，利用强化学习中近端策略优化算法训练飞行器倾侧角制导模型，基于实时的状态信息在线生成倾侧角指令，颠覆传统制导方法在横向走廊方面的约束，探索出完全不同的飞行轨迹。仿真结果表明，基于强化学习的飞行器智能制导方法能够充分发挥飞行器的宽域飞行优势，进一步拓展飞行剖面，同时具备对状态扰动的强鲁棒性，在各种情况下均取得较好的控制效果。

本发明授权一种基于强化学习的飞行器智能制导方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的飞行器智能制导方法，其特征在于包括如下步骤： S1、定义并获取飞行器的观测空间，所述观测空间包括飞行器状态量、飞行器状态微分量、飞行器状态与中末交班点状态的差量、飞行器经纬度与中末交班点经纬度的欧氏距离、飞行器能量与终端能量的差量； S2、定义强化学习策略模型的动作空间为飞行器的倾侧角参照量，采用近端策略优化强化学习模型，基于实时的状态空间在线生成飞行器的倾侧角参照量； S3、将强化学习策略模型输出的飞行器的倾侧角参照量，映射得到飞行器的理论倾侧角； S4、对飞行器的理论倾侧角进行截断，得到最终实际用于控制飞行器的倾侧角指令； S5、将倾侧角指令代入动力学模型进行飞行器状态更新，重新执行步骤S1~步骤S5; 所述近端策略优化强化学习模型包括Actor模型和Critic模型，Actor模型根据飞行器的观测空间输出飞行器的动作，Critic模型根据飞行器的观测空间计算奖励，并以奖励期望最大化为目标函数优化Actor模型； 所述目标函数计算公式如下： 式中，为奖励函数，表示飞行器在状态执行动作获得的即刻奖励的期望奖励，包括横向奖励、纵向奖励和末段奖励，为当前计算周期的折扣因子，取值范围为0~1。

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