基于动态威胁的LGVF-APF-SAC航天器路径规划方法、存储介质和电子设备

本发明公开了基于动态威胁的LGVF‑APF‑SAC航天器路径规划方法、存储介质和电子设备，具体包括入下步骤，首先根据动态威胁（雷达探测暴露风险）建立实时风险函数，（雷达辐射）根据风险函数进一步生成预警区域。基于该预警区域，使用改进的动态时变LGVF构建了基于动态时变LGVF的导引势场，为航天器规避预警区域到达目标点进行指引。然后，开发了一个端到端的强化学习框架。该框架选用最大熵RL（SAC）算法，将所构建的导引势场以奖励函数形式整合进学习过程，用以评估并优化航天器的决策动作。本发明所提算法能够在保证满足航天器动力学过载条件的同时，提高路径规划的动态适应能力和可靠性。