哈尔滨工业大学吴凡获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利基于强化学习的航天器姿态控制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：CN121608901B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610148108.8，技术领域涉及：B64G1/24；该发明授权基于强化学习的航天器姿态控制方法是由吴凡;邢向前;赵梓辰;奚瑞辰;乐欣龙;陈雪芹;孙佳慧设计研发完成，并于2026-02-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于强化学习的航天器姿态控制方法在说明书摘要公布了：一种基于强化学习的航天器姿态控制方法，属于航天器姿态控制技术领域。本发明针对现有姿态控制方法在未知故障信息时无法进行故障重构，影响控制精度的问题。包括基于两个全连接线性层和两个分支线性层构建策略网络；基于两个全连接线性层构建价值网络；两个网络均以误差四元数和误差角速度作为状态输入量，策略网络输出航天器四个飞轮动作的贝塔分布参数，再基于贝塔分布参数计算得到四个飞轮动作；价值网络输出当前飞轮动作的状态预测价值；以最小化状态预测价值与状态真实价值的误差为目标调整价值网络的可学习参数；以最大化由优势函数构建的训练目标为目标调整策略网络的可学习参数；本发明实现了原位故障重构能力的智能姿态控制。
本发明授权基于强化学习的航天器姿态控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的航天器姿态控制方法，其特征在于包括， 基于两个连续的全连接线性层和两个并行的分支线性层构建策略网络；所述策略网络以误差四元数和误差角速度作为状态输入量，输出航天器四个飞轮动作的贝塔分布参数，再基于贝塔分布参数计算得到四个飞轮动作； 基于两个连续的全连接线性层构建价值网络；所述价值网络以误差四元数和误差角速度作为状态输入量，输出当前飞轮动作的状态预测价值； 在训练过程中，以最小化状态预测价值与状态真实价值的误差为目标调整价值网络的可学习参数；基于价值网络输出的状态预测价值计算优势函数，以最大化由优势函数构建的训练目标为目标调整策略网络的可学习参数；最终获得的策略网络根据当前误差四元数和当前误差角速度，输出四个飞轮动作的当前控制量。
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