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龍圖騰網獲悉北京理工大學申請的專利一種基于強化學習的無人機變阻抗飛行控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115562322B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211234445.7，技術領域涉及：G05D1/43；該發明授權一種基于強化學習的無人機變阻抗飛行控制方法是由俞玉樹;馮宇婷;杜健睿;楊濤設計研發完成，并于2022-10-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于強化學習的無人機變阻抗飛行控制方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于強化學習的無人機變阻抗飛行控制方法，屬于無人機技術領域。采用強化學習算法分別建立輸出動力學模型中飛行控制命令的強化學習網絡_1以及輸出阻抗控制模型中阻抗參數的強化學習網絡_2，將飛行控制命令輸入動力學模型中以獲得無人機的當前實際狀態，將阻抗參數輸入阻抗控制模型中以獲得無人機的估測狀態誤差，再將實際狀態與估測狀態誤差以及期望狀態的差值同時作用于強化學習網絡_1和強化學習網絡_2，則可以實現無人機在飛行過程中達到柔順控制的目的，從而能避免無人機剛體本身受損傷，同時又能消耗更少的能量，在無人機飛行控制領域具有很好的應用前景。

本發明授權一種基于強化學習的無人機變阻抗飛行控制方法在權利要求書中公布了：1.一種基于強化學習的無人機變阻抗飛行控制方法，其特征在于：采用強化學習算法分別建立輸出動力學模型中飛行控制命令的強化學習網絡_1以及輸出阻抗控制模型中阻抗參數的強化學習網絡_2，將飛行控制命令輸入動力學模型中以獲得無人機的當前實際狀態，將阻抗參數輸入阻抗控制模型中以獲得無人機的估測狀態誤差，再將實際狀態與估測狀態誤差以及期望狀態的差值同時作用于強化學習網絡_1和強化學習網絡_2，則可以實現無人機在飛行過程中達到柔順控制的目的； 基于強化學習的無人機變阻抗飛行控制方法的具體操作如下： 1構建以動力學模型為交互環境的強化學習網絡_1，以目標狀態誤差作為強化學習網絡_1的輸入，相應地強化學習網絡_1的輸出為x,y,z三個方向的速度和一個偏航角速度；將強化學習網絡_1的輸出作為動力學模型的輸入，相應地動力學模型的輸出為無人機的當前實際狀態； 2參照步驟1重復運行強化學習網絡_1，直至強化學習網絡_1中的reward_1不再增大； 3構建以阻抗控制模型為交互環境的強化學習網絡_2，以目標狀態誤差作為強化學習網絡_2的輸入，相應地強化學習網絡_2的輸出為阻抗控制模型的阻尼參數與剛度參數；將強化學習網絡_2的輸出作為阻抗控制模型的輸入，相應地阻抗控制模型的輸出為估測狀態誤差； 4將步驟2中reward_1不再增大時相對應輸出的當前實際狀態與步驟3輸出的估測狀態誤差以及期望狀態值的差值分別作用于強化學習網絡_1以及強化學習網絡_2中，使強化學習網絡_1參照步驟1以及強化學習網絡_2參照步驟3同時運行，此時基于強化學習網絡_1輸出的當前實際狀態與基于強化學習網絡_2輸出的估測狀態誤差以及期望狀態值的差值再分別用于強化學習網絡_1以及強化學習網絡_2中進行運行，以此類推，直至強化學習網絡_1中的reward_1與強化學習網絡_2中的reward_2皆不再增加，即完成了無人機在變阻抗環境下飛行狀態的調控； 其中，目標狀態誤差包含位置誤差、速度誤差、旋轉矩陣誤差以及角速度誤差；reward_1設置為無人機的當前狀態與目標狀態的誤差值以及無人機發生碰撞的次數；估測狀態誤差是指由于外力帶來的與原目標位置產生的狀態誤差值；reward_2設置為阻抗參數值以及無人機在外力作用下產生的位移值。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京理工大學，其通訊地址為：100081 北京市海淀區中關村南大街5號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。