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龙图腾网获悉中国人民解放军海军航空大学申请的专利基于分层强化学习的多目标航迹协同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：CN120869165B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202511403272.0，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于分层强化学习的多目标航迹协同规划方法及系统是由刘超慧;刘太辉;刘刚;韩晨;谭广通;李东东;徐从安;高龙设计研发完成，并于2025-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分层强化学习的多目标航迹协同规划方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于分层强化学习的多目标航迹协同规划方法及系统，涉及航迹规划领域，该方法通过空域禁飞区三维坐标数据、航班实时监测数据、机场调度数据、主体初始偏好数据以及历史决策数据，确定空域栅格图、航班状态矩阵、主体偏好向量以及历史决策隐状态向量；通过编码得到动态意图向量、空域特征及关系特征，然后进行特征融合，得到意图感知状态向量；根据历史决策数据确定主体历史动作偏好表征，生成真实意图决策向量；基于意图感知状态向量及多主体奖励函数构建并训练分层策略网络，最终基于训练后的分层策略网络得到航迹调整动作集合。本申请对航迹进行了最优的、精细化的规划，提升了航迹规划的综合性能。

本发明授权基于分层强化学习的多目标航迹协同规划方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分层强化学习的多目标航迹协同规划方法，其特征在于，所述基于分层强化学习的多目标航迹协同规划方法包括： 获取空域禁飞区三维坐标数据、航班实时监测数据、机场调度数据、主体初始偏好数据以及历史决策数据； 基于所述空域禁飞区三维坐标数据，确定空域栅格图； 基于所述航班实时监测数据与机场调度数据，确定航班状态矩阵； 基于所述主体初始偏好数据，确定主体偏好向量； 基于所述历史决策数据，确定历史决策隐状态向量； 对所述主体偏好向量及所述历史决策隐状态向量进行动态编码，得到动态意图向量； 对所述空域栅格图进行编码，得到空域特征矩阵； 对所述航班状态矩阵进行编码，得到关系特征矩阵； 对所述动态意图向量、空域特征矩阵以及关系特征矩阵进行特征融合，得到意图感知状态向量； 基于所述历史决策数据，确定主体历史动作偏好表征； 基于所述主体历史动作偏好表征，生成真实意图决策向量； 基于所述动态意图向量以及真实意图决策向量，构建多主体奖励函数； 构建分层策略网络； 基于所述意图感知状态向量及多主体奖励函数对所述分层策略网络进行训练，得到训练后的分层策略网络； 将待规划航班的意图感知状态向量输入至训练后的分层策略网络，得到航迹调整动作集合。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国人民解放军海军航空大学，其通讯地址为：264001 山东省烟台市芝罘区二马路188号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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