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龙图腾网恭喜北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学申请的专利一种基于逆强化学习的飞艇低能耗轨迹规划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：CN119645081B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11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：202510162382.6，技术领域涉及：G05D1/46；该发明授权一种基于逆强化学习的飞艇低能耗轨迹规划方法是由吕金虎;朱志超;王成才;刘克新;刘东旭;高庆设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于逆强化学习的飞艇低能耗轨迹规划方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于逆强化学习的飞艇低能耗轨迹规划方法，属于机器学习数据处理技术领域。基于逆强化学习的飞艇低能耗轨迹规划方法，包括以下步骤：飞艇及任务空间的建模，建立飞艇平面运动学状态方程，对任务空间进行网格离散化处理；收集和整理环境和专家驾驶数据；建立逆强化学习模型；使用IRL算法学习奖励函数；基于RL的轨迹规划策略学习；最优策略验证。采用本发明所述的基于逆强化学习的飞艇低能耗轨迹规划方法，通过将逆强化学习与强化学习结合，自动推导最优轨迹规划策略，使得飞艇在具有不确定因素的复杂动态环境中，能够自主适应环境变化，优化飞行轨迹合理性并提升续航能力。

本发明授权一种基于逆强化学习的飞艇低能耗轨迹规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于逆强化学习的飞艇低能耗轨迹规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、飞艇及任务空间的建模，建立飞艇平面运动学状态方程，对任务空间进行网格离散化处理；S2、收集和整理环境和专家驾驶数据；S3、建立逆强化学习模型；S4、使用IRL算法学习奖励函数；S5、基于RL的轨迹规划策略学习；S6、最优策略验证；所述S1中，飞艇平面运动学状态方程为： ；其中，为飞艇在地面坐标系中轴坐标，为飞艇在地面坐标系中轴坐标，是航向角，是纬向风速，是经向风速，是飞艇速度；所述S4中，使用IRL算法学习奖励函数的具体步骤为：S41、定义奖励函数， ；其中，是专家样本中的轨迹，是轨迹中的状态，是状态的特征向量，轨迹的特征向量是各轨迹点特征向量的和，即，是各个状态特征向量对应的奖励权重所组成的向量；S42、求解逆强化学习模型，得到最优策略；S43、基于最优策略估计每个状态被访问的频率；S44、求解状态访问频率；计算损失函数相对于奖励权重θ的梯度 ；其中，表示专家样本中所有示范轨迹的期望特征向量，是示范轨迹的数量，是第条示范轨迹的特征向量；表达式表示在给定状态转移概率T和奖励权重θ的情况下，轨迹的条件概率；S45、奖励函数参数更新；使用计算得到的，对进行一次梯度更新，通过梯度下降方法使损失函数的最小化，，是学习率；S46、在S42~S45之间循环迭代，获得最终奖励函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学，其通讯地址为：310056 浙江省杭州市滨江区长河街道炬航弄99号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。