基于深度学习与增强学习的自适应飞行控制方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习与增强学习的自适应飞行控制方法及系统，属于飞行器的自动控制技术领域，该方法根据飞行器在各飞行阶段的飞行状态，以及环境数据和对应的气象条件，训练飞行阶段预测模型，训练后的飞行阶段预测模型输出飞行器在气象条件下的最优飞行阶段；以飞行状态和环境参数为状态，以控制指令为动作构建Q表，根据飞行器的当前动作并结合ε‑贪婪策略，确定当前状态下Q值最高的动作，将当前时刻Q值最高的动作作为下一时刻的动作，根据每个时刻的Q值最高的动作确定最优控制策略，根据最优控制策略控制飞行器在气象条件下的最优飞行阶段的飞行控制；该方法综合考虑了多种飞行因素，为飞行器提供了更为智能、精准的飞行控制方案，有效应对了复杂多变的飞行环境，确保了飞行的安全性和可靠性。