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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本申请公开了一种飞行器动态障碍规避智能决策与轨迹生成方法及系统，涉及飞行器障碍规避技术领域，该方法包括：采用目标飞行器的三自由度动力学模型和规避障碍约束，形成多约束条件下的飞行器障碍规避问题模型，基于强化学习的方法，将上层智能决策转化为单步马尔可夫决策过程，将目标飞行器的实时飞行状态、实时障碍位置和当前障碍半径输入至训练好的策略网络中，得到当前决策策略，将当前决策策略输入至下层轨迹生成中进行障碍规避轨迹规划，得到当前决策策略对应的障碍规避轨迹，得到最优障碍规避决策策略和最优障碍规避轨迹，本申请提高了目标飞行器动态障碍规避的实时性、环境适应性、准确性和效率。
主权项：1.一种飞行器动态障碍规避智能决策与轨迹生成方法，其特征在于，包括：步骤201：采用三自由度动力学模型描述飞行器的运动，建立过程约束、障碍约束、终端约束和性能指标，形成飞行器障碍规避问题模型；障碍约束为障碍随飞行器动态变化的几何模型；性能指标为最小累计横向控制力；步骤202：基于强化学习的方法，将上层智能决策转化为单步马尔可夫决策过程，定义上层智能决策对应的状态集、行为集及奖励函数；步骤203：将目标飞行器的实时飞行状态、实时障碍位置和当前障碍半径输入至训练好的策略网络中，得到当前决策策略；当前决策策略为目标飞行器的偏转角度；步骤204：将当前决策策略输入至下层轨迹生成中进行障碍规避轨迹规划，得到当前决策策略对应的障碍规避轨迹；步骤205：重复步骤203至步骤204，得到最优障碍规避决策策略和最优障碍规避轨迹；最优障碍规避决策策略包括每一信息更新周期目标飞行器的偏转角度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 飞行器动态障碍规避智能决策与轨迹生成方法及系统
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