旋翼类飞行器一直以来在各个领域都有广泛的研究,这其中就包括旋翼飞行器的自主降落技术,为了实现旋翼飞行器能够精准稳定降落到未知的平台上,并提高其自主决策能力,同时提高我国海上军事作战能力,实现飞行器高精度的降落到舰艇上,因此,如何设计一款自主降落控制系统成为热门话题。本文首先研究X型四旋翼的自主降落控制系统,包括传统控制方法设计的控制系统和基于深度确定性策略梯度（Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG）的四旋翼自主降落控制系统。针对本文四旋翼的X型结构,建立了四旋翼的数学模型,包括:坐标系的定义、动力学模型、运动学模型以及力矩与转速的关系模型,并进行了系统仿真实验,通过进行俯仰、滚转、偏航和悬停动作测试四旋翼模型的正确性,为控制器的设计奠定了基础。本文其次使用控制的方法实现了四旋翼的降落控制,分别介绍了传统控制算法的基本概念、控制器的设计方法、搭建模型的仿真过程、以及基于时域方法进行的参数整定过程,最后加入自然环境中的风扰动模型,实现了在有风扰动的情况下成功地控制四旋翼自主降落到平台上的情况,符合海上无人机降落平台的环境。最后在此基础上,本文基于无模型深度强化学习理论方法为X型四旋翼设计了自主降落控制器。其中包括介绍了强化学习相关理论基础和深度确定性策略梯度算法,DDPG算法的理论基础模型和应用流程,仿真实验使用基于Python语言的Tensor Flow框架构建四旋翼模型和算法框架,通过对网络的训练,得到最终的四旋翼自主降落系统,成功地将深度确定性策略梯度应用到四旋翼模型上,使得无人机最终能够以较小速度稳定的降落在平台上,并且准确率较高。