一种基于逆强化学习的飞艇低能耗轨迹规划方法

本发明公开了一种基于逆强化学习的飞艇低能耗轨迹规划方法，属于机器学习数据处理技术领域。基于逆强化学习的飞艇低能耗轨迹规划方法，包括以下步骤：飞艇及任务空间的建模，建立飞艇平面运动学状态方程，对任务空间进行网格离散化处理；收集和整理环境和专家驾驶数据；建立逆强化学习模型；使用IRL算法学习奖励函数；基于RL的轨迹规划策略学习；最优策略验证。采用本发明所述的基于逆强化学习的飞艇低能耗轨迹规划方法，通过将逆强化学习与强化学习结合，自动推导最优轨迹规划策略，使得飞艇在具有不确定因素的复杂动态环境中，能够自主适应环境变化，优化飞行轨迹合理性并提升续航能力。