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龍圖騰網獲悉大連理工大學申請的專利一種基于深度強化學習的無人機躲避方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120428745B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510933621.3，技術領域涉及：G05D1/46；該發明授權一種基于深度強化學習的無人機躲避方法是由王昕煒;李昕;王磊;蘇析超;王妍;孟藝碩;王軼輝;鄭龍杰;呂琛設計研發完成，并于2025-07-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度強化學習的無人機躲避方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于深度強化學習的無人機躲避方法，屬于控制策略領域。首先，建立無人機的三維運動學模型，作為躲避策略訓練學習環境；其次，設定無人機動作集合，保證機動策略的完備性；再次，在無人機?導彈追逃模型與動作集合基礎上設計過程獎勵與結果獎勵，得到躲避策略獎勵函數，引導無人機躲避導彈追擊；最后，構造訓練學習環境與躲避策略獎勵函數后，在導彈采用智能制導策略的情形下進行訓練，直至無人機躲避成功，獲得高質量躲避策略。本發明能夠使無人機掌握結合能量管理與空間機動的復合型規避策略，有效應對高速導彈的攔截威脅，在極限條件下做出迅速且精準的反應，極大提升生存能力。

本發明授權一種基于深度強化學習的無人機躲避方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度強化學習的無人機躲避方法，其特征在于，所述無人機躲避方法包括以下步驟： 步驟1：建立無人機的三維運動學模型，作為躲避策略訓練學習環境； 步驟2：設定無人機動作集合，保證機動策略的完備性；具體的： 所述無人機動作集合包括七種基礎機動動作，構成無人機的動作空間；對無人機機動動作進行編碼、歸一化處理；將離散化的機動指令輸入三維運動學模型，實時求解得到無人機的位置、姿態狀態參數； 步驟3：在無人機-導彈追逃模型與動作集合基礎上設計過程獎勵與結果獎勵，得到躲避策略獎勵函數，引導無人機躲避導彈追擊；具體的： 步驟3.1，在躲避策略的訓練過程中，將雙方的位置信息轉變為態勢信息以進行態勢評估，得到導彈與無人機的距離；并定義，分別為無人機和導彈的速度向量，得到導彈相對無人機速度； 步驟3.2，在步驟3.1建立態勢信息基礎上，構造相應瞄準線與角度實時信息；得到瞄準線變化率、瞄準線角速度、瞄準線角速度；定義與分別為無人機與導彈速度向量在水平面XOY面的投影；通過瞄準線方位角得到水平面內飛機前置角、水平面內導彈進入角； 步驟3.3，躲避策略獎勵函數由過程獎勵函數與結果獎勵函數兩部分組成； 步驟4：構造訓練學習環境與躲避策略獎勵函數后，在導彈采用智能制導策略的情形下進行訓練，直至無人機躲避成功，獲得高質量躲避策略； 所述步驟3.1中： 所述導彈-無人機態勢信息如下所示： （3）； 其中，表示導彈相對于無人機的位移，也稱為瞄準線；，和表示導彈在三維空間中的位置；，和表示無人機在三維空間中的位置； 所述導彈與無人機的距離為： （4）； 所述導彈相對無人機速度為： （5）； 所述步驟3.2中： 所述瞄準線變化率為： （6）； 所述瞄準線角速度為： （7）； 所述瞄準線角速度大小： （8）； 所述瞄準線方位角表示為： （9）； 其中，表示導彈坐標；表示導彈坐標；表示無人機坐標；表示無人機坐標； 所述水平面內飛機前置角為： （10）； 其中，表示無人機偏航角； 所述水平面內導彈進入角為： （11）； 其中，表示導彈偏航角； 所述步驟3.3中： 所述過程獎勵如下所示： （12）； 其中，為導彈與無人機初始距離；為導彈與無人機當前時刻的距離；為瞄準線變化率；為瞄準線變化率絕對值的最大值；為各項獎勵的權重系數，i為1、2、3、4、5；為導彈與飛機距離獎勵；為導彈與飛機距離變化率獎勵；為無人機前置角獎勵；為飛機前置角絕對值；為導彈進入角獎勵；為導彈進入角絕對值；為飛行高度獎勵，其目的是防止無人機高度超限；為無人機飛行高度；為每一步的過程獎勵值； 結果獎勵函數如下： （13）； 其中，表示無人機成功規避打擊時的獎勵；相應的，表示被導彈擊中獲得的獎勵； 總的獎勵函數為： （14）。

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