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龙图腾网获悉赛飞特工程技术集团有限公司申请的专利一种基于强化学习的多旋翼无人机拦截控制系统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：CN120406551B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510897023.5，技术领域涉及：G05D1/495；该发明授权一种基于强化学习的多旋翼无人机拦截控制系统是由李迪;李莉华;曲佳博;张贵发;张晓设计研发完成，并于2025-07-01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多旋翼无人机拦截控制系统在说明书摘要公布了：本申请涉及无人机技术领域，特别是涉及一种基于强化学习的多旋翼无人机拦截控制系统。其中，该系统包括：图像采集模块，用于获取目标无人机的目标图像；IBVS控制器，用于提取目标图像中的目标位置，计算图像误差，构建并训练一强化学习模型，基于所述图像误差和多旋翼无人机的状态信息构建当前状态作为所述强化学习模型输入，获取强化学习模型输出的期望姿态，计算当前姿态与期望姿态的误差生成拦截目标无人机轨迹的控制指令；飞行控制器，用于接收所述控制指令转换为脉宽调制信号输出至电机调整每个电机的转速，执行拦截任务。通过本申请能够动态适应复杂环境中的目标移动，实现对目标无人机的实时、高效拦截。

本发明授权一种基于强化学习的多旋翼无人机拦截控制系统在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的多旋翼无人机拦截控制系统，其特征在于，包括： 图像采集模块，用于获取目标无人机的目标图像； IBVS控制器，用于提取目标图像中的目标位置，计算图像误差，构建并训练一强化学习模型，基于所述图像误差和多旋翼无人机的状态信息构建当前状态作为所述强化学习模型输入，获取强化学习模型输出的期望姿态，计算当前姿态与期望姿态的误差生成拦截目标无人机轨迹的控制指令； 飞行控制器，用于接收所述控制指令转换为脉宽调制信号输出至电机调整每个电机的转速，执行拦截任务； 其中，IBVS控制器被配置为： 所述强化学习模型包括演员网络和评论家网络，演员网络用于生成动作，评论家网络用于评估所述演员网络生成的动作，所述强化学习模型利用设定的奖励函数学习优化策略，所述奖励函数用于鼓励多旋翼无人机实现期望加速度、跟踪期望姿态并保持目标无人机在视场内，并惩罚接近多旋翼无人机物理极限的最大加速度和升力动作；所述奖励函数表示为如下计算模型： 其中，、、、、分别为权重系数，是多旋翼无人机在地球坐标系下的实际加速度与期望加速度的欧几里得距离的平方，，为期望速度，表示多旋翼无人机从当前速度到期望速度施加的加速度，为矩阵的迹，为机体坐标系到地球坐标系的转换矩阵，用于表示多旋翼无人机的实际姿态，用于表示多旋翼无人机的期望姿态，为目标无人机在目标图像中心点的水平像素误差和垂直像素误差，为归一化的期望角速度，为归一化的期望升力。

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