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龍圖騰網獲悉中船(北京)智能裝備科技有限公司申請的專利一種無人艇擠壓沖撞攔截智能控制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：CN120178938B 。

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：202510652518.1，技術領域涉及：G05D1/683；該發明授權一種無人艇擠壓沖撞攔截智能控制方法及系統是由蔣巖;袁文良;段良雷;姜嵩釗;江浩;馮俊設計研發完成，并于2025-05-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種無人艇擠壓沖撞攔截智能控制方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種無人艇擠壓沖撞攔截智能控制方法及系統，方法包括：獲取無人艇的第一實時狀態數據及目標艇的第二實時狀態數據；將無人艇的第一實時狀態數據和目標艇的第二實時狀態數據及環境特征數據，輸入經訓練的強化學習模型進行中間動作的生成，得到無人艇的第一中間動作；根據無人艇的第一中間動作及所述第二實時狀態數據，進行無人艇動作判定，確定無人艇的第二中間動作；根據預設風險閾值，對所述無人艇的第二中間動作進行修正，得到目標動作；根據所述目標動作，控制所述無人艇的執行機構對所述目標艇實施攔截操作；本發明涉及水面無人控制技術領域，能夠提高無人艇擠壓沖撞攔截智能控制的精度、實時性、適應性與決策智能化能力。

本發明授權一種無人艇擠壓沖撞攔截智能控制方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種無人艇擠壓沖撞攔截智能控制方法，其特征在于，包括： 獲取無人艇的第一實時狀態數據及目標艇的第二實時狀態數據； 將所述無人艇的第一實時狀態數據和目標艇的第二實時狀態數據及環境特征數據，輸入經訓練的強化學習模型進行中間動作的生成，得到所述無人艇的第一中間動作； 根據所述無人艇的第一中間動作及所述第二實時狀態數據，進行無人艇動作判定，確定無人艇的第二中間動作； 根據預設風險閾值，對所述無人艇的第二中間動作進行修正，得到目標動作； 根據所述目標動作，控制所述無人艇的執行機構對所述目標艇實施攔截操作； 其中，所述強化學習模型的訓練過程包括：獲取無人艇的用于訓練的實時狀態特征數據；根據所述實時狀態特征數據，進行關鍵水動力參數的自適應辨識，得到目標水動力參數數據，包括：利用第一濾波器根據實艇測試數據對水動力參數進行初步估計，得到初始水動力參數數據，根據所述實艇測試數據，利用第二濾波器的粒子集合，得到所述初始水動力參數數據的似然函數，根據所述似然函數，得到粒子權重，依據所述粒子權重對所述初始水動力參數數據進行加權融合，得到目標水動力參數數據；根據所述目標水動力參數數據、船體質量慣量參數和船體表面網格數據，得到無人艇的艇體運動狀態，包括：通過動力學仿真模型的三維幾何模型，獲得船體質量慣量參數和船體表面網格數據，根據船體表面網格數據以及動力學仿真模型的環境仿真模塊，獲得波浪作用力，將所述船體質量慣量參數、目標水動力參數和波浪作用力輸入所述動力學仿真模型的動力學仿真模塊，對無人艇進行動態仿真，得到無人艇的艇體運動狀態；將所述艇體運動狀態，輸入所述強化學習模型的動作生成網絡進行動作要素生成，通過所述強化學習模型的價值評估網絡對所述動作要素進行評估獎勵，根據所述評估獎勵對動作生成網絡進行調整。

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