面向深度强化学习的飞行动力学模型可信度评估方法
实质审查的生效
摘要

本发明公开了面向深度强化学习的飞行动力学模型可信度评估方法,属于无人机领域,涉及深度强化学习技术,用于克服现有的技术存在的试验空间广,试验因子多,变化范围大,难以覆盖所有条件的问题,还用于解决参考数据难以获得,仿真输出和参考输出受不确定性的影响具有随机性的问题。本发明在分析飞行动力学模型用途基础上,建立基于飞行动作的飞行动力学模型可信度量化模型,并提出基于无人机航模获取参考数据的飞行动力学模型可信度评估流程,从而为深度强化学习选择飞行动力学模型提供依据,并为深度强化学习方法在无人机自动控制方面的应用打下基础。

基本信息
专利标题 :
面向深度强化学习的飞行动力学模型可信度评估方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114329766A
申请号 :
CN202111492642.4
公开(公告)日 :
2022-04-12
申请日 :
2021-12-08
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
黄聪会王超哲柴世杰李韬锐贾林通黄鹤松李慎波童奇王彪
申请人 :
中国人民解放军空军工程大学
申请人地址 :
陕西省西安市长乐东路甲字一号
代理机构 :
广东省中源正拓专利代理事务所(普通合伙)
代理人 :
王明亮
优先权 :
CN202111492642.4
主分类号 :
G06F30/15
IPC分类号 :
G06F30/15  G06F30/27  G06K9/62  G06F119/14  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/15
车辆、飞行器或船只的设计
法律状态
2022-04-29 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/15
申请日 : 20211208
2022-04-12 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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