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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明属于空中交通管理技术领域，具体涉及一种深度强化学习结合几何规则的飞行冲突解脱系统。本发明包括以下内容：首先，基于飞行器的当前位置，将飞行器周围空域划分为多个扇区，并通过ADS‑B系统收集本机及周边飞行器的飞行状态数据。然后，利用这些数据作为DRL前瞻预测模块的输入，采用DDPG算法进行训练，输出预测的冲突时间点。接下来，验证在此时间点是否确实存在冲突，并在确认冲突存在后，激活由DuelingDQN算法训练的冲突解脱机动策略模块，执行避让机动。成功避让后，激活飞行计划恢复策略模块，恢复飞行器至原定飞行计划。
主权项：1.一种深度强化学习结合几何规则的飞行冲突解脱方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、确定飞行器探测范围，基于飞行器的当前位置，将所述飞行器周围的空域划分为N个扇区，其中，N是自然数，飞行器在预定距离内分别监控各扇区内的空域；S2、通过ADS-B系统，收集各扇区的本机飞行器和周围飞行器的飞行状态数据，包括位置、速度和航向信息；S3、将S2收集的飞行状态数据作为DRL前瞻预测模块的输入信息，采用DDPG算法训练DRL前瞻预测模块，对所述输入信息进行应用与训练，该模块的输出信息为预测的冲突时间点t；S4、计算并验证S3所得的预测的冲突时间点t是否确实存在冲突；S5、当S4验证到在时间点t确实存在冲突，激活冲突解脱机动策略模块，该模块采用DuelingDQN算法训练；输入信息为飞行器的飞行状态数据、飞行器间的相对位置和预测的冲突时间点t；输出信息为调整速度和调整航向的指令，根据输出信息执行避让机动；S6、成功避让后，激活基于几何规则的飞行计划恢复策略模块，该模块的输入信息为飞行器当前的飞行状态数据、原始的飞行计划和环境因素信息，该模块的输出信息为速度恢复指令和航向恢复指令。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种深度强化学习结合几何规则的飞行冲突解脱系统
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