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龍圖騰網(wǎng)獲悉中船(北京)智能裝備科技有限公司申請的專利一種無人艇智能圍捕控制方法、裝置及設備獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN120276451B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510756891.1，技術領域涉及：G05D1/43；該發(fā)明授權一種無人艇智能圍捕控制方法、裝置及設備是由蔣巖;梁立;段良雷;吳昌楠;江浩;姜嵩釗設計研發(fā)完成，并于2025-06-09向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種無人艇智能圍捕控制方法、裝置及設備在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供一種無人艇智能圍捕控制方法、裝置及設備，涉及無人艇智能控制技術領域，所述方法包括獲取當前無人艇的狀態(tài)信息及當前無人艇所感知的局部環(huán)境數(shù)據(jù)，得到當前無人艇所對應的感知狀態(tài)信息；基于感知狀態(tài)信息，采用距離排序與填充裁剪機制構造結構化狀態(tài)輸入向量；將結構化狀態(tài)輸入向量輸入層級策略網(wǎng)絡，高層生成任務角色與行為決策，低層結合高層輸出與結構化狀態(tài)輸入向量生成航行速度與方向控制指令；其中，層級策略網(wǎng)絡通過結構化獎勵機制，采用強化學習對預設策略網(wǎng)絡進行優(yōu)化獲得；控制當前無人艇根據(jù)航行速度與方向控制指令對目標艇執(zhí)行圍捕任務。本發(fā)明的方案有效提高了多艇協(xié)同策略的穩(wěn)定性、靈活性和圍捕任務的成功率。

本發(fā)明授權一種無人艇智能圍捕控制方法、裝置及設備在權利要求書中公布了：1.一種無人艇智能圍捕控制方法，其特征在于，包括： 獲取當前無人艇的狀態(tài)信息及當前無人艇所感知的局部環(huán)境數(shù)據(jù)，并基于目標艇構建局部坐標系統(tǒng)一表示狀態(tài)信息，得到當前無人艇所對應的感知狀態(tài)信息； 基于所述感知狀態(tài)信息，采用距離排序與填充裁剪機制構造結構化狀態(tài)輸入向量； 將所述結構化狀態(tài)輸入向量輸入層級策略網(wǎng)絡，所述層級策略網(wǎng)絡的高層生成任務角色與行為決策，所述任務角色包括：前鋒、側翼以及后衛(wèi)；所述行為決策包括：無威懾、非致命威懾以及致命威懾，低層結合高層輸出與結構化狀態(tài)輸入向量中的環(huán)境狀態(tài)生成航行速度與方向控制指令；其中，所述層級策略網(wǎng)絡通過結構化獎勵機制，采用強化學習對預設策略網(wǎng)絡進行優(yōu)化獲得，包括： 在無人艇圍捕訓練環(huán)境中構建典型任務場景，并生成訓練狀態(tài)數(shù)據(jù)； 基于所述訓練狀態(tài)數(shù)據(jù)，針對協(xié)同無人艇與障礙物數(shù)量的動態(tài)變化，采用距離排序、填充與裁剪機制，將當前無人艇感知到的狀態(tài)信息整理為統(tǒng)一格式的輸入向量； 將所述輸入向量輸入至預設策略網(wǎng)絡的輸入層，通過多頭注意力層對輸入向量進行特征融合，生成多源狀態(tài)的融合表示； 預設策略網(wǎng)絡的決策層基于多頭注意力層的輸出生成任務角色與行為決策，并輸出高層離散動作指令； 策略網(wǎng)絡的基礎層結合決策層的輸出與多頭注意力層的輸出，生成連續(xù)控制指令； 執(zhí)行連續(xù)控制指令并與無人艇圍捕訓練環(huán)境進行交互，更新無人艇狀態(tài)； 基于結構化獎勵函數(shù)，根據(jù)更新后無人艇狀態(tài)和連續(xù)控制指令計算即時獎勵，通過多智能體近端策略優(yōu)化算法對預設策略網(wǎng)絡進行優(yōu)化，得到層級策略網(wǎng)絡； 所述結構化獎勵函數(shù)，包括： 用于前鋒無人艇快速接近目標艇并正面封鎖的前鋒角色獎勵函數(shù)；用于側翼無人艇從兩側協(xié)助包圍并增強威懾協(xié)同的側翼角色獎勵函數(shù)；用于后衛(wèi)無人艇從目標艇后方實施壓制，并在高威脅狀態(tài)下威懾干預的后衛(wèi)角色獎勵函數(shù)； 控制當前無人艇根據(jù)所述航行速度與方向控制指令對目標艇執(zhí)行圍捕任務。

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