一种基于深度强化学习的飞行器轨迹规划方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202111144858.1

申请日：

2021-09-28

公开(公告)号：

CN113848974A

公开(公告)日：

2021-12-28

发明(设计)人：

呼卫军全家乐马先龙

申请人：

申请人地址：

710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号

IPC主分类号：

G05D110

IPC分类号：

G05D108

代理机构：

西安通大专利代理有限责任公司 61200

代理人：

白文佳

法律状态：

专利申请权、专利权的转移

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2023-01-13	专利申请权、专利权的转移	专利申请权的转移 IPC(主分类):G05D 1/10 登记生效日:20230104 变更事项:申请人变更前权利人:西北工业大学变更后权利人:西安因诺航空科技有限公司变更事项:地址变更前权利人:710072 陕西省西安市碑林区友谊西路127号变更后权利人:710077 陕西省西安市高新区鱼化街办天谷七路996号西安国家数字出版基地A座12004室
2021-12-28	公开	公开
2022-01-14	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G05D 1/10 申请日:20210928

共 50 条

[1]

一种基于强化学习的再入飞行器轨迹规划方法 [P].

张冉 ;

侯忻宜 ;

李惠峰 .

中国专利 :CN112947592B ,2021-06-11

[2]

基于深度强化学习的诱骗突防飞行器协同轨迹规划方法 [P].

沈志康 ;

王晓明 ;

周永彬 ;

张凯 ;

郝明瑞 ;

李彬 ;

孙文迪 ;

杨双华 .

中国专利 :CN117784807A ,2024-03-29

[3]

一种基于深度强化学习的飞行器突防方法 [P].

闫天 ;

刘灿 ;

黄汉桥 ;

张勃 ;

张蓬 ;

蒋子健 ;

高萌靖 .

中国专利 :CN118862315A ,2024-10-29

[4]

一种基于深度强化学习的飞行器突防方法 [P].

闫天 ;

刘灿 ;

黄汉桥 ;

张勃 ;

张蓬 ;

蒋子健 ;

高萌靖 .

中国专利 :CN118862315B ,2025-01-24

[5]

基于深度强化学习的超声速飞行器俯冲段轨迹规划方法 [P].

严苏豫 ;

明超 ;

位志华 ;

杨凯源 .

中国专利 :CN119148521A ,2024-12-17

[6]

一种基于深度强化学习的飞行器智能抗扰动控制方法 [P].

王宏伦 ;

刘一恒 ;

武天才 ;

李娜 ;

詹韬 ;

浑陆 .

中国专利 :CN113377121B ,2021-09-10

[7]

一种基于深度强化学习的变体飞行器鲁棒控制方法 [P].

王学谦 ;

谭俊波 ;

杨智程 ;

梁斌 .

中国专利 :CN116560384B ,2025-11-18

[8]

基于深度强化学习的车辆路径规划方法及装置 [P].

王甲海 ;

廖易天 .

中国专利 :CN114462687A ,2022-05-10

[9]

基于深度强化学习的车辆路径规划方法及装置 [P].

王甲海 ;

廖易天 .

中国专利 :CN114462687B ,2025-05-30

[10]

一种基于深度强化学习的飞行器编队控制方法 [P].

王晓芳 ;

尹依伊 ;

林海 .

中国专利 :CN115576353B ,2025-03-18

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