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龍圖騰網獲悉上海理工大學;東海實驗室申請的專利生物啟發神經網絡仿射變換水下機器人集群路徑規劃方法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：CN120523218B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510998208.5，技術領域涉及：G05D1/485；該發明授權生物啟發神經網絡仿射變換水下機器人集群路徑規劃方法是由朱大奇;付博聞;陳銘治;龐文;李鴻飛設計研發完成，并于2025-07-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本生物啟發神經網絡仿射變換水下機器人集群路徑規劃方法在說明書摘要公布了：本發明提供了生物啟發神經網絡仿射變換水下機器人集群路徑規劃方法，涉及集群水下機器人路徑規劃技術領域。該方法包括：基于生物啟發神經網絡，對集群自主水下機器人AUV進行路徑規劃；基于規劃的路徑，采用人工勢場法對集群AUV編隊隊形進行規劃，再利用仿射變換對所述編隊隊形進行動態調整；采用道格拉斯普克DP算法對所述規劃的路徑進行路徑簡化，并對簡化的路徑利用三階B樣條進行曲線擬合。本申請適用于集群AUV，規劃路徑具有安全避障、耗時短且距離短的優點。

本發明授權生物啟發神經網絡仿射變換水下機器人集群路徑規劃方法在權利要求書中公布了：1.一種生物啟發神經網絡仿射變換水下機器人集群路徑規劃方法，其特征在于，所述方法包括： 基于生物啟發神經網絡，對集群自主水下機器人AUV進行路徑規劃； 基于規劃的路徑，采用人工勢場法對集群AUV編隊隊形進行規劃，再利用仿射變換對所述編隊隊形進行動態調整； 采用道格拉斯普克DP算法對所述規劃的路徑進行路徑簡化，并對簡化的路徑利用三階B樣條進行曲線擬合； 所述采用人工勢場法對集群AUV編隊隊形進行規劃，具體包括：人工勢場法通過構建吸引勢場和排斥勢場進行AUV的隊形引導；對于編隊跟隨者AUV，吸引力源自編隊領航者AUV的引導，而排斥力則來源于環境障礙物的避讓需求；第個編隊跟隨者AUV在時刻T所受合力表達為： （6） 式（6）中，吸引力為： （7） 排斥力為： （8） 其中，為當前跟隨者AUV的位置；為領航者位置，由所述生物啟發神經網絡規劃所得；為最近障礙物位置，由先驗已知地圖得到；為當前跟隨者AUV與環境障礙物的距離，為安全距離閾值； 所述利用仿射變換對所述編隊隊形進行動態調整，具體包括：單個跟隨者AUV在編隊隊形中的標稱位置為，經過仿射變換后的實際位置為： 仿射變換矩陣分解為旋轉矩陣與縮放矩陣的組合，即： 其具體矩陣形式如下所示： 其中，和分別為編隊在軸和軸方向的縮放因子，為編隊隊形整體旋轉角度；若環境障礙物集中于軸方向，則減小編隊在軸上的尺度，保持軸方向尺度不變或適當調整，反之亦然； 所述采用道格拉斯普克DP算法對所述規劃的路徑進行路徑簡化，具體包括： 先進行初始化：輸入規劃路徑列表及閾值； 找到路徑中距離首尾連線最遠的點：初始化最大距離，索引； 遍歷路徑中所有中間點:計算該點到首尾連線的垂直距離；如果，則更新和； 如果，將路徑分為兩部分：a.從起點到處的子路徑；b.從到終點的子路徑； 遞歸調用當前算法處理這兩部分；合并兩部分路徑； 否則，檢查首尾點之間的直線是否與障礙物碰撞:a.如果無碰撞，則直接返回起點和終點；b.如果有碰撞，則保留原始路徑； 最后返回最終簡化的路徑； 所述對簡化的路徑利用三階B樣條進行曲線擬合，具體包括：三階B樣條曲線方程如式18所示： 其中，表示AUV規劃路徑點集合內的點，表示次多項式基函數，其中表示非遞減節點向量，所述基函數方程如下： 。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人上海理工大學;東海實驗室，其通訊地址為：200093 上海市楊浦區軍工路516號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。