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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种基于强化学习的无人机变阻抗飞行控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115562322B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211234445.7，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于强化学习的无人机变阻抗飞行控制方法是由俞玉树;冯宇婷;杜健睿;杨涛设计研发完成，并于2022-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的无人机变阻抗飞行控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于强化学习的无人机变阻抗飞行控制方法，属于无人机技术领域。采用强化学习算法分别建立输出动力学模型中飞行控制命令的强化学习网络_1以及输出阻抗控制模型中阻抗参数的强化学习网络_2，将飞行控制命令输入动力学模型中以获得无人机的当前实际状态，将阻抗参数输入阻抗控制模型中以获得无人机的估测状态误差，再将实际状态与估测状态误差以及期望状态的差值同时作用于强化学习网络_1和强化学习网络_2，则可以实现无人机在飞行过程中达到柔顺控制的目的，从而能避免无人机刚体本身受损伤，同时又能消耗更少的能量，在无人机飞行控制领域具有很好的应用前景。

本发明授权一种基于强化学习的无人机变阻抗飞行控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的无人机变阻抗飞行控制方法，其特征在于：采用强化学习算法分别建立输出动力学模型中飞行控制命令的强化学习网络_1以及输出阻抗控制模型中阻抗参数的强化学习网络_2，将飞行控制命令输入动力学模型中以获得无人机的当前实际状态，将阻抗参数输入阻抗控制模型中以获得无人机的估测状态误差，再将实际状态与估测状态误差以及期望状态的差值同时作用于强化学习网络_1和强化学习网络_2，则可以实现无人机在飞行过程中达到柔顺控制的目的； 基于强化学习的无人机变阻抗飞行控制方法的具体操作如下： 1构建以动力学模型为交互环境的强化学习网络_1，以目标状态误差作为强化学习网络_1的输入，相应地强化学习网络_1的输出为x,y,z三个方向的速度和一个偏航角速度；将强化学习网络_1的输出作为动力学模型的输入，相应地动力学模型的输出为无人机的当前实际状态； 2参照步骤1重复运行强化学习网络_1，直至强化学习网络_1中的reward_1不再增大； 3构建以阻抗控制模型为交互环境的强化学习网络_2，以目标状态误差作为强化学习网络_2的输入，相应地强化学习网络_2的输出为阻抗控制模型的阻尼参数与刚度参数；将强化学习网络_2的输出作为阻抗控制模型的输入，相应地阻抗控制模型的输出为估测状态误差； 4将步骤2中reward_1不再增大时相对应输出的当前实际状态与步骤3输出的估测状态误差以及期望状态值的差值分别作用于强化学习网络_1以及强化学习网络_2中，使强化学习网络_1参照步骤1以及强化学习网络_2参照步骤3同时运行，此时基于强化学习网络_1输出的当前实际状态与基于强化学习网络_2输出的估测状态误差以及期望状态值的差值再分别用于强化学习网络_1以及强化学习网络_2中进行运行，以此类推，直至强化学习网络_1中的reward_1与强化学习网络_2中的reward_2皆不再增加，即完成了无人机在变阻抗环境下飞行状态的调控； 其中，目标状态误差包含位置误差、速度误差、旋转矩阵误差以及角速度误差；reward_1设置为无人机的当前状态与目标状态的误差值以及无人机发生碰撞的次数；估测状态误差是指由于外力带来的与原目标位置产生的状态误差值；reward_2设置为阻抗参数值以及无人机在外力作用下产生的位移值。

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