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申请/专利权人：之江实验室
摘要：本发明公开了一种基于对抗技能嵌入和分层强化学习的战斗机飞行控制方法，其设计了基于对抗生成式算法和深度强化学习算法共同组成的对抗技能嵌入学习框架，利用专家飞行数据由AI算法自动学习底层控制指令到宏机动技能的映射，并通过复用这些宏机动技能，显著降低下游空战任务的学习难度，大幅压缩强化学习算法的收敛时间，提升空战智能体的博弈性能，并赋予了空战智能体更高的灵活性和快速迁移能力，为空战智能体的实用化训练和部署探明了一条新技术路径。
主权项：1.一种基于对抗技能嵌入和分层强化学习的战斗机飞行控制方法，其特征在于，包括：获取专家示教数据集，其中所述专家示教数据集包括多种战斗机飞行机动动作的飞行轨迹；根据所述专家示教数据集中的机动状态转移对，基于深度强化学习算法和广义优势估计算法进行低层策略的训练，其中所述低层策略用于根据宏机动技能及当前状态得到相应的底层控制指令；针对下游任务目标，基于深度强化学习算法和广义优势估计算法进行高层策略的训练，其中所述高层策略用于根据当前状态得到相应的宏机动技能，高层策略训练过程中低层策略的参数保持冻结；获取战斗机当前状态，基于训练后的高层策略和低层策略得到相应的底层控制指令，从而实现战斗机的飞行控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 之江实验室 基于对抗技能嵌入和分层强化学习的战斗机飞行控制方法
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