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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于强化学习的塔式起重机吊装智能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：CN120534875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202511036811.1，技术领域涉及：B66C13/22；该发明授权一种基于强化学习的塔式起重机吊装智能控制方法是由杨彬;江姗姗设计研发完成，并于2025-07-28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塔式起重机吊装智能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塔式起重机吊装智能控制方法，方法包括以下步骤：S1、构建模拟施工现场；S2、构建模型的最小距离公式；S3、采用基于强化学习的双塔吊路径规划，S3的具体步骤为：构建策略网络，设置动作空间、状态空间和奖励函数，所述动作空间满足模型的工作范围空间，奖励函数基于最小距离公式计算，基于强化学习算法训练智能体；S4、基于训练完成的智能体进行塔式起重机吊装智能控制。与现有技术相比，本发明具有实现多维度的协同优化机制，使得系统在复杂施工环境下能够同时满足安全性、经济性和工程效率的均衡需求等优点。

本发明授权一种基于强化学习的塔式起重机吊装智能控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的塔式起重机吊装智能控制方法，其特征在于，方法包括以下步骤： S1、构建模拟施工现场，所述现场包括小车变幅式双塔吊的刚体模型和环境其他实体，构建模型的构型空间的范围，所述小车变幅式双塔吊的刚体模型包括一号塔吊和二号塔吊，两个塔吊都包括塔身、塔臂、回转底座、塔吊底座、变幅小车、吊索、吊钩和被吊装构件； S2、构建模型的最小距离公式； S3、采用基于强化学习的双塔吊路径规划，S3的具体步骤为： 构建策略网络，设置动作空间、状态空间和奖励函数，所述动作空间满足模型的工作范围空间，奖励函数基于最小距离公式计算，基于强化学习算法训练两个塔吊分别的智能体； S4、基于训练完成的智能体控制对应的塔吊； S2的具体步骤为： 将模拟施工现场中的环境其他实体和塔吊的各个组成部分用仅可以绕Y轴旋转的立方体结构拟合，得到各个实体和组成部分分别对应的轴对齐有向包围体，计算被吊装构件的包围体和障碍物的包围体之间的Y轴的最小距离和X-Z平面的最小距离，计算Y轴的最小距离和X-Z平面的最小距离的平方和的根作为最小距离，得到被吊装构件和障碍物之间的最小距离公式； 若该被吊装构件属于一号塔吊，则障碍物为二号塔吊的各个组成部分或环境其他实体； 若该被吊装构件属于二号塔吊，则障碍物为一号塔吊的各个组成部分或环境其他实体； Y轴的最小距离为： 若吊装构件最低点高于障碍物最高点，，其中，D y 表示Y轴的最小距离，表示被吊装构件最低点，表示障碍物最高点； 若障碍物最低点高于吊装构件最高点，，其中，表示障碍物最低点，表示被吊装构件最高点； 若被吊装构件与障碍物之间y轴方向有重叠，； X-Z平面的最小距离为： 其中，E i s是矩形R 1第i条边的参数方程（s∈[0，1]），F j t是矩形R 2第j条边的参数方程（t∈[0，1]），矩形R 1与矩形R 2分别为被吊装构件的包围体和障碍物的包围体在X-Z平面的投影，s表示第i条边上的点在第i条边上的位置比例，t表示第j条边上的点在第j条边上的位置比例。

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