[发明专利]航空器轨迹的规划方法

说明书

本公开是关于一种航空器轨迹的规划方法，涉及航空技术领域，航空器轨迹的规划方法包括：获取航空器的初始状态和位置目标作为原始任务；将原始任务以高层策略网络在与或树中进行分解；其中，在与或树的每个或节点中确定与或节点两端的距离差最小的子目标，并根据或节点和子目标形成下层与节点的第一任务，将每个第一任务进行分解形成下层或节点的第二任务；将与或树中最后一层的各第二任务以低层策略网络进行学习，形成划分树，划分树中包括通过学习得到的航空器的多个初始轨迹；根据划分树，确定航空器的目标轨迹。由于在确定子目标时，子目标与或节点两端的距离差最小，能够加快第二任务处理的速度，从而提高了航空器轨迹规划的效率。

技术领域

本公开涉及航空技术领域，尤其涉及一种航空器轨迹的规划方法。

背景技术

目前，随着空路交通流量的日益增长，在有限的空域资源下，预先规划出航空器的飞行轨迹尤为重要。但是，现有的航空器轨迹的规划方法中，由于规划过程复杂，导致航空器轨迹规划的效率低。

发明内容

为克服相关技术中存在的问题，本公开提供了一种航空器轨迹的规划方法。

根据本公开实施例的第一方面，提供了一种航空器轨迹的规划方法，所述航空器轨迹的规划方法包括：

获取航空器的初始状态和位置目标作为原始任务；

将所述原始任务以高层策略网络在与或树中进行分解；其中，在所述与或树的每个或节点中确定与所述或节点两端的距离差最小的子目标，并根据所述或节点和所述子目标形成下层与节点的第一任务，将每个所述第一任务进行分解形成下层或节点的第二任务；

将所述与或树中最后一层的各所述第二任务以低层策略网络进行学习，形成划分树，所述划分树中包括通过学习得到的所述航空器的多个初始轨迹；

根据所述划分树，确定所述航空器的目标轨迹。

本公开一些实施例中，所述子目标与所述或节点两端的距离和最小。

本公开一些实施例中，所述高层策略网络的损失函数用于辅助所述高层策略网络的训练，所述损失函数由主要损失函数和辅助损失函数计算得到，所述主要损失函数和所述损失函数中的参数更新方法为随机梯度上升法，所述辅助损失函数中的参数更新方法为随机梯度下降法。

本公开一些实施例中，所述主要损失函数的公式如下：

；

所述辅助损失函数的公式如下：

；

所述损失函数的公式如下：

；

其中，为衡量所述高层策略网络的函数的梯度，为当前初始状态和当前位置目标的联合分布，为所述高层策略网络的参数， N为更新所述高层策略网络的参数时所取的经验池的最小样本数，为第一权重参数，为第二权重参数，为第个所述子目标与所述当前初始状态的距离，为第个所述子目标与所述当前位置目标的距离，为所述辅助损失函数的权重， i为正整数。

本公开一些实施例中，所述将所述原始任务以高层策略网络在与或树中进行分解，包括：

将所述原始任务作为所述与或树的根节点，所述根节点为所述与或树首层的所述或节点；

循环执行以下第一过程，直至所述与或树的层数达到第一预设层数：

将所述或节点输入所述高层策略网络，得到所述高层策略网络输出的高层行为；其中，所述高层行为与所述或节点两端的距离差最小；

将所述高层行为确定为所述子目标；