智能变形决策算法

禁飞区规避成功率提升

将强化学习用于变形决策，通过协同框架与攻角/倾侧角解析指令实时匹配飞行机动性，实现自主变形与制导的协调控制。

Baochao, Zhang · 郭杰 · Haoning, Wang · Zhenliang, Kang · 唐胜景

Journal of Aerospace Engineering 2025

技术优势

自主决策能力提高

采用强化学习实现变形决策，能够在线根据飞行状态自主生成变形指令，而不需要预先规划或终端状态预测。

规避成功率提升

与固定外形飞行器相比，所提方法提升了禁飞区规避的成功率，增强了飞行安全性。

终端精度更高

在不显著增加倾侧角翻转次数的情况下，提高了终端位置精度，使飞行器更准确地到达目标区域。

无需终端预测

通过引入实时状态反馈设计攻角和倾侧角的解析指令，无需预测终端状态即可快速生成指令，简化了制导实现。

应用场景

• 高超声速飞行器制导与控制：在变形飞行器再入段实现决策与制导协同，避免对抗。
• 飞行器智能控制：用强化学习在线生成变形策略，替代传统离线规划。
• 强化学习控制策略：根据飞行状态自主决策变形量，匹配机动意图。
• 飞行器轨迹优化：在满足过程约束下提升终端精度与禁飞区规避。