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龙图腾网获悉武汉大学;航宇救生装备有限公司申请的专利翼伞运动PID自适应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：CN116088295B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310174297.2，技术领域涉及：G05B11/42；该发明授权翼伞运动PID自适应控制方法是由贺喜;苏炳君设计研发完成，并于2023-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本翼伞运动PID自适应控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种翼伞运动PID自适应控制方法，包括如下步骤：步骤1、选择影响翼伞动力学性能的P个关键特征因素构建状态空间S，并将该状态空间划分为多个状态子空间；步骤2、利用深度强化学习方法获得每个状态子空间的有效PID参数；步骤3、选择与翼伞飞行的当前状态最相似的K个状态子空间，利用该K个状态子空间下的有效PID参数合成翼伞当前飞行状态下的PID控制参数，完成翼伞系统的运动控制。本发明利用深度强化学习方法辅助PID控制策略合成翼伞当前飞行状态下的PID控制参数，完成翼伞系统的运动控制，实现了深度强化学习与PID控制器的优势互补，规避了各自的缺点。

本发明授权翼伞运动PID自适应控制方法在权利要求书中公布了：1.一种翼伞运动PID自适应控制方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、选择影响翼伞动力学性能的P个关键特征因素构建状态空间S，并将该状态空间划分为多个状态子空间； 步骤2、利用深度强化学习方法获得每个状态子空间的有效PID参数； 步骤3、选择与翼伞飞行的当前状态最相似的K个状态子空间，利用该K个状态子空间下的有效PID参数合成翼伞当前飞行状态下的PID控制参数，完成翼伞系统的运动控制； 其中，步骤3中具体实施步骤为： 步骤3.1、以O t∈R P表示翼伞飞行过程中的当前状态； 步骤3.2、计算当前状态O t与状态子空间S i I之间的相似度，其中，i=1,2,3,...,N； 步骤3.3、取与当前状态O t最相似的K个状态子空间S j I的有效PID参数构成集合{PID j I}j=1,2,3,...,K，其中，j=1,2,3,...,K，对应的K个相似度构成集合{dO t,S j I}j=1,2,3,...,K ，则当前状态O t下的PID控制参数合成结果如下： ； 步骤3.4、在翼伞系统的运动过程中按顺序迭代执行步骤3.1、步骤3.2、步骤3.3，合成翼伞系统当前状态的PID参数，完成翼伞系统的运动控制。

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