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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明提供了一种基于强化学习的空域协同控制方法，根据人民航空出行需求以及现有航路网规划的实际状况，基于地球网格剖分模型对全球空域进行数字化建模；根据数学模型描述的空域网格在空间离散性特点，建立网格状态集合以及对飞行器控制动作集合，然后将两种集合关联并建立基于网格的控制动作集；设计空域协同控制算法，得到基于强化学习的飞行器空域协同控制算法；最后对同一空域内的多架飞行器使用空域协同控制算法、并利用网格控制动作集得出网格指引动作，使每架飞行器绕开可能存在飞行冲突的网格、实现多飞行器飞行轨迹的冲突解脱，提高飞行安全系数，满足未来空域日趋增长的容量要求。
主权项：1.一种基于强化学习的空域协同控制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，将几何全球空域表述为一系列剖分网格构成的空域网格表征系统，建立空域网格数字模型；步骤2，依据空域网格数字模型中的空域网格在空间上的离散性特点，建立基于网格的控制动作集，即网格控制动作集；步骤2具体包括：步骤2-1，基于空域网格数字模型中的网格，设计针对飞行器的网格控制动作集，将管控的主体由航空器变为空域网格数字模型中的网格，由网格获取航空器信息并给飞行器提供控制动作，实现航向指引；步骤2-2，飞行器在受网格指引飞行的状态下，任一时刻所受控制由两个网格的控制状态决定，分别是飞行器当前所在的网格即所在网格的控制状态和飞行器将要飞入的下一个相邻的网格即目标网格的控制状态；步骤2-3，定义一架飞行器f∈FV在空域中受网格指引进行飞行，其具有以下飞行参数：飞行器唯一编号Nf、飞行器当前所在的网格编码、飞行器当前的目标网格编码、飞行器当前经纬度及高度坐标和飞行器空速vf；步骤3，设计空域协同控制算法，通过利用强化学习算法选择网格控制动作集得到指引动作，同时对空域中的飞行器进行飞行路径指引管控。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于强化学习的空域协同控制方法
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