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龙图腾网获悉华东理工大学申请的专利基于精细手势识别的四旋翼无人机人机交互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：CN116185176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202211636779.7，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权基于精细手势识别的四旋翼无人机人机交互系统是由许璟;孟津;牛玉刚;马磊;张迪设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于精细手势识别的四旋翼无人机人机交互系统在说明书摘要公布了：一种基于精细手势识别的四旋翼无人机人机交互系统，属于无人机控制技术领域，解决现有的精细手势识别算法准确率低以及现有的动态场景下PID控制算法鲁棒性不足的问题；本发明的技术方案采用基于空洞残差的特征融合网络对IMU传感器手套发送的数据进行手势识别，将浅层特征送入空洞残差网络中提取浅层特征与深层特征并进行特征融合，以保证提取的特征更加可靠、精细，不但包含浅层的细节信息以及深层的高语义信息，并且降低了噪声信息，提高了精细手势识别准确率；利用强化学习将串级PID控制器参数进行动态调整，提高了PID控制的鲁棒性。

本发明授权基于精细手势识别的四旋翼无人机人机交互系统在权利要求书中公布了：1.一种基于精细手势识别的四旋翼无人机人机交互系统，其特征在于，所述系统包括：用户端和PC端；所述用户端的用户在隐蔽环境下佩戴IMU传感器手套，实时观察无人机所处环境并采取对应的精细手势控制无人机的飞行，所述的IMU传感器手套用于捕获用户的精细手势，并将其发送给环境交互模块；所述PC端包括：环境交互模块以及自适应串级PID控制模块； 所述的四旋翼无人机人机交互系统的控制方法如下： 所述的环境交互模块采用基于空洞残差的特征融合网络对IMU传感器手套发送的数据进行手势识别，并将识别的手势指令发送给自适应串级PID控制模块； 所述的自适应串级PID控制模块根据接收到的手势指令设置需要跟踪的位置坐标，利用基于位置的串级PID控制系统进行轨迹跟踪，并使用连续动作强化学习机将串级PID控制系统参数转化为动作选择函数，以最小化损失函数为目标，动态的进行动作选择，从而进行串级PID控制系统参数的选择，以实现PID参数的整定； 所述的基于位置的串级PID控制系统包括：位置串级PID控制器、姿态解算模块、姿态角串级PID控制器，强化学习参数整定模块；所述的利用基于位置的串级PID控制系统进行轨迹跟踪的方法如下： 1位置串级PID控制器的输出包括两部分：水平位置通道以及高度通道；所述的水平位置通道包括：外环水平通道以及内环水平通道；外环水平通道的速度期望值通过比例控制器求得，内环水平通道使用比例、积分、微分控制器求得，具体如下： 其中，；；，； 所述的高度通道的输出如下所示： 其中，； 得到位置串级PID控制器的12个需要整定的串级PID参数，分别为：、、、、、、、、、、、； 2通过位置串级PID控制器获得控制器输出，，并给定，通过对四旋翼无人机的位置动力学模型进行姿态解算求得给定姿态角以及高度通道输出，姿态解算模块的计算公式如下所述： 3对于上式给定姿态角通过姿态角串级PID控制器，通过姿态角外环、角速度内环，分别求得： 其中，，为期望姿态角；,；为姿态角串级PID控制器需要整定的参数，，共12个串级PID参数； 4采用强化学习参数整定模块对24个串级PID参数进行整定，24个串级PID参数分别为：、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、、。

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