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龙图腾网获悉中航航空模拟系统有限公司申请的专利基于LCAEG-TD3算法的无人机自主任务路径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：CN120890469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511421125.6，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于LCAEG-TD3算法的无人机自主任务路径规划方法是由谢建峰;贾鸿宇;王辉;金梁锋;张继豪设计研发完成，并于2025-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LCAEG-TD3算法的无人机自主任务路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明涉及路径规划方法领域，具体公开了基于LCAEG‑TD3算法的无人机自主任务路径规划方法，包括：S1.构建单机虚拟路径规划场景；S2.确定灭火飞机所述路径规划场景中的非完整运动约束条件和环境范围约束条件，搭建灭火飞机探测模型；S3.构建灭火飞机的奖励函数；奖励函数用于评估灭火飞机在某一特定状态下对某一动作的执行情况，并输出奖励值；S4.引入LCAEG‑TD3算法，并结合非完整运动约束条件、环境范围约束条件和奖励函数，构建灭火飞机的初始路径规划模型；S5.对灭火飞机的初始路径规划模型进行训练，获得训练过程中的交互数据。采用本发明的技术方案能够考虑运动学约束，并且稳定性高，且还能够获得更加实时智能的路径规划策略。

本发明授权基于LCAEG-TD3算法的无人机自主任务路径规划方法在权利要求书中公布了：1.基于LCAEG-TD3算法的无人机自主任务路径规划方法，其特征在于，包括： S1.构建单机虚拟路径规划场景； S2.确定灭火飞机所述路径规划场景中的非完整运动约束条件和环境范围约束条件，搭建灭火飞机探测模型； S3.构建灭火飞机的奖励函数；奖励函数用于评估灭火飞机在某一特定状态下对某一动作的执行情况，并输出奖励值； S4.引入LCAEG-TD3算法，并结合非完整运动约束条件、环境范围约束条件和奖励函数，构建灭火飞机的初始路径规划模型； S5.对灭火飞机的初始路径规划模型进行训练，获得训练过程中的交互数据，并利用交互数据不断对灭火飞机的神经网络进行训练更新，在训练完成后得到单机投水路径规划的最终模型； S6.运用单机投水路径规划的最终模型可实时输出灭火飞机的路径规划策略； 其中，所述S2中环境范围约束条件的表达式为： ， 其中，为虚拟环境的横坐标最小值和最大值；为虚拟环境的纵坐标最小值和最大值；四个点构成了一个矩形的虚拟环境，灭火飞机在虚拟环境中生成和运动；为灭火飞机位置；当灭火飞机飞出任意一条环境边界时，认为任务失败； 所述S2中灭火飞机探测模型为：灭火飞机个体无法获得全局的状态信息，设定每架灭火飞机个体均携带探测雷达载荷，雷达探测距离为，探测范围为机身周围360°的圆形区域；雷达可以获得到探测范围内的邻居灭火飞机以及禁飞区到本机的相对距离和角度，这些信息将用于灭火飞机的决策学习； 当灭火飞机携带的雷达探测到目标时，此时需要判断目标距离灭火飞机的威胁程度，设定目标对灭火飞机的威胁程度由相对距离进行衡量；当探测目标距离灭火飞机小于时，此时认为目标距离灭火飞机已经很近，灭火飞机需要注意躲避以免发生碰撞；当探测目标距离灭火飞机小于时，此时认为灭火飞机已经和目标发生碰撞，该灭火飞机已经坠毁； 所述S4中的LCAEG-TD3算法为： 1初始化n个策略网络作为种群，初始化RL算法actor网络，critic网络，初始化GA算法参数；初始化种群个体的遗传记忆，即空重放缓冲区；初始化混合经验池R； 2初始化状态，初始化适应度； 3对种群进行评估，采取辅助评估机制，获取个体适应度，并将策略网络与环境交互数据存入个体的遗传基因和重放缓冲器R中； 4根据适应度，对策略网络排序，选取适应度最高的作为精英策略； 5根据所获得的适应度，使用改进后的学习型交叉算子、变异算子对种群进行交叉变异操作，更新种群； 6使用样本数据对RL网络进行训练； 7若不满足终止条件，转至2，直至收敛，获得最优策略网络； 8训练完成后得到直接使用的灭火飞机投水路径规划模型： 在训练完成后，得到最终的灭火飞机投水路径规划模型，将任务区域和部分环境的状态信息实时输入到模型的神经网络中，得到灭火飞机的动作选择，控制灭火飞机完成对投水任务区域的路径规划任务。

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