一种基于LLM指导的深度强化学习飞行器控制方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410109451.2

申请日：

2024-01-25

公开(公告)号：

CN118034368A

公开(公告)日：

2024-05-14

发明(设计)人：

杨梦龙韩彦乔李炜梁斌斌

申请人：

四川大学

申请人地址：

610000 四川省成都市一环路南一段24号

IPC主分类号：

G05D1/495

IPC分类号：

G05D1/46 G05D101/15 G05D109/20

代理机构：

北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870

代理人：

郭艳艳

法律状态：

公开

国省代码：

四川省成都市

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-05-14	公开	公开
2025-05-13	授权	授权
2024-05-31	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G05D 1/495申请日:20240125

共 50 条

[1]

一种基于LLM指导的深度强化学习飞行器控制方法 [P].

杨梦龙 ;

韩彦乔 ;

李炜 ;

梁斌斌 .

中国专利 :CN118034368B ,2025-05-13

[2]

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

[3]

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 :CN115576353A ,2023-01-06

[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 :CN118862315A ,2024-10-29

[5]

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

[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]

基于深度强化学习的飞行器时间协同制导方法 [P].

王江 ;

刘子超 ;

何绍溟 ;

侯淼 ;

王鹏 .

中国专利 :CN115046433A ,2022-09-13

[8]

基于深度强化学习的飞行器控制方法、装置、设备和介质 [P].

王浩 ;

罗振兵 ;

邓雄 ;

郭芷妍 ;

龚建宇 ;

王春强 .

中国专利 :CN121187203A ,2025-12-23

[9]

基于深度强化学习的分布式推进飞行器动力偏航控制方法 [P].

董泽洪 ;

达兴亚 ;

刘备 ;

李永红 ;

郭龙凯 ;

王英豪 .

中国专利 :CN120066111A ,2025-05-30

[10]

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

← 1 2 3 4 5 →