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龍圖騰網恭喜北京星網船電科技有限公司申請的專利基于深度強化學習的無人船動態路徑規劃方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119396146B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411508259.7，技術領域涉及：G05D1/43；該發明授權基于深度強化學習的無人船動態路徑規劃方法及系統是由劉言;鄭志成;張潤;呂波;于飛設計研發完成，并于2024-10-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度強化學習的無人船動態路徑規劃方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供基于深度強化學習的無人船動態路徑規劃方法及系統，涉及路徑規劃技術領域，包括獲取無人船的初始位置、目標位置以及海洋環境信息；將所述無人船的初始位置、目標位置以及海洋環境信息輸入至預先構建的深度強化學習模型中，基于所述深度強化學習模型，使用狀態值函數評估無人船在各個狀態下采取不同動作的長期回報，根據所述長期回報確定無人船的最優動作策略，得到無人船的局部路徑規劃結果；基于預設的路徑優化算法，對所述局部路徑規劃結果進行平滑優化，得到無人船的動態全局路徑；根據所述動態全局路徑，控制無人船的航向和速度，使無人船沿所述動態全局路徑行駛至目標位置。

本發明授權基于深度強化學習的無人船動態路徑規劃方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于深度強化學習的無人船動態路徑規劃方法，其特征在于，包括：獲取無人船的初始位置、目標位置以及海洋環境信息，所述海洋環境信息包括海流、風速、水深和障礙物位置；將所述無人船的初始位置、目標位置以及海洋環境信息輸入至預先構建的深度強化學習模型中，所述深度強化學習模型通過對無人船動態路徑規劃樣本數據的學習訓練，建立起無人船狀態、動作和獎勵之間的映射關系；基于所述深度強化學習模型，使用狀態值函數評估無人船在各個狀態下采取不同動作的長期回報，根據所述長期回報確定無人船的最優動作策略，得到無人船的局部路徑規劃結果；基于預設的路徑優化算法，通過考慮無人船的動力學約束以及海洋環境的動態變化，對所述局部路徑規劃結果進行平滑優化，得到無人船的動態全局路徑；根據所述動態全局路徑，控制無人船的航向和速度，使無人船沿所述動態全局路徑行駛至目標位置；基于預設的路徑優化算法，通過考慮無人船的動力學約束以及海洋環境的動態變化，對所述局部路徑規劃結果進行平滑優化，得到無人船的動態全局路徑包括：將通過深度強化學習得到的無人船局部路徑規劃結果作為路徑優化算法的輸入，所述局部路徑規劃結果由無人船的當前位置和目標位置確定；構建無人船在海洋環境中的時變人工勢場，所述時變人工勢場由目標點的引力勢場、障礙物的斥力勢場以及考慮無人船速度損失的速度勢場組成；在引力勢場和斥力勢場的勢場函數中分別引入時變引力系數和時變斥力系數，所述時變引力系數和所述時變斥力系數根據海流速度的大小動態調整；建立無人船在時變人工勢場中的運動方程，以所述局部路徑規劃結果中的航點為初始軌跡，使用梯度下降算法迭代優化總勢能函數，得到一條動態全局路徑；將動態全局路徑輸出給無人船的運動控制模塊，用于指導無人船的自主決策和運動控制；目標點的引力勢場函數為： 其中，Uattx表示無人船當前位置x對應的引力勢場，katt表示引力系數，dgoal表示無人船當前位置x到目標點的歐氏距離；障礙物的斥力勢場函數為： 其中，Urepx表示無人船當前位置x對應的斥力勢場，krep表示斥力系數，dsafe表示安全距離閾值，dobs表示無人船當前位置到障礙物的最短距離；時變引力系數和時變斥力系數分別如下所示：kattt＝att0*exp-λattVcurrentt；krept＝rep0*exp-λrepVcurrentt；其中，kattt、krept分別表示t時刻的引力系數和斥力系數，att0、rep0分別表示初始引力系數和初始斥力系數，Vcurrentt表示t時刻的海流速度大小；速度損失如下公式所示： 其中，Uvelx表示無人船在位置x處速度損失值，kvel表示速度損失系數，vmax表示無人船的最大航速，vx表示無人船在位置x處的當前航速；總勢能函數如下公式所示：Ux,t＝Uattx,t+∑Urepx,t+Uvelx；其中，Ux,t表示總勢能，Uattx,t表示在t時刻無人船當前位置x對應的引力勢場函數，Urepx,t表示在t時刻無人船當前位置x對應的斥力勢場函數，Uvelx表示無人船在位置x處速度損失值。

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