中国科学院国家空间科学中心卜绍峰获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院国家空间科学中心申请的专利一种基于深度强化学习的飞艇路径规划方法及系统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：CN120176684B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510654203.0，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于深度强化学习的飞艇路径规划方法及系统是由卜绍峰;沈旭晨;谢文明;彭晓东;任敬义;覃润楠;董靖如设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度强化学习的飞艇路径规划方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于深度强化学习的飞艇路径规划方法及系统，该方法包括：将动态风场信息和飞艇自身状态信息输入训练好的策略网络中，得到规划的飞艇推进速度和航向角度；所述策略网络通过近端策略优化方法进行训练；所述动态风场信息，为使用移动窗口截取预报风场，将预报风场与探测风速信息进行高斯增强风场融合和风场不确定度等风场信息；动态风场信息通过策略网络的卷积神经网络提取特征，通过风场信息与飞艇状态信息融合后通过策略网络的全连接网络计算飞艇动作。本申请的优势在于：通过融合飞艇探空数据和预报风场，给飞艇的路径规划提供了更加准确的风场数据和风场的不确定性信息；通过精心设计的奖励函数，提高了模型的实用性和可靠性。
本发明授权一种基于深度强化学习的飞艇路径规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度强化学习的飞艇路径规划方法，包括： 将动态风场信息和飞艇自身状态信息输入训练好的策略网络中，得到规划的飞艇推进速度和航向角度的高斯分布，经过对高斯分布采样得到规划的飞艇的推进速度和航向角度； 所述策略网络通过近端策略优化方法进行训练； 所述动态风场信息包括飞艇当前位置的测量风速、预报风场数据和不确定度； 所述预报风场数据通过以飞艇为中心的滑动窗口获得； 所述不确定度为： ； 其中，表示预报风场本身的基础不确定度；表示影响函数： ； 其中，表示滑动窗口中每个位置到飞艇位置的欧几里得距离；表示控制影响范围的参数；表示飞艇当前位置的测量风速与同一位置的预报风速之间的差值； 所述预报风场为根据当前实际风场与原始预报风场之间的误差进行更新得到： ； 其中，表示更新后的预报风场；表示原始预报风场。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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