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龍圖騰網獲悉中國船舶集團有限公司第七一九研究所申請的專利基于深度學習的船舶運動軌跡優化控制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：CN119987374B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202510143484.3，技術領域涉及：G05D1/43；該發明授權基于深度學習的船舶運動軌跡優化控制方法是由彭貝;劉志宏;雷威;吳根平;何思澈;華鍇瑋設計研發完成，并于2025-02-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的船舶運動軌跡優化控制方法在說明書摘要公布了：本發明提出基于深度學習的船舶運動軌跡優化控制方法，涉及船舶控制技術領域，包括：構建船舶運動仿真環境，建立包含海洋環境參數的動態模擬系統；采集船舶運行數據；構建雙網絡結構模型，包括宏觀策略網絡和微觀控制網絡，宏觀策略網絡以較長時間間隔生成航向規劃策略，微觀控制網絡以較短時間間隔生成具體控制指令；采用分級訓練策略，在船舶運動仿真環境中對雙網絡結構模型進行訓練，首先訓練宏觀策略網絡生成整體航向策略，再訓練微觀控制網絡實現精確控制；將訓練完成的雙網絡結構模型部署至船舶控制系統，生成最優控制指令，實現船舶運動軌跡的實時優化控制。本發明在保證控制精度的前提下，實現船舶運動軌跡的實時優化控制。

本發明授權基于深度學習的船舶運動軌跡優化控制方法在權利要求書中公布了：1.基于深度學習的船舶運動軌跡優化控制方法，其特征在于，包括： S1、構建船舶運動仿真環境，建立包含海洋環境參數的動態模擬系統；采集船舶運行數據，所述運行數據包括船舶狀態參數和海洋環境參數，其中船舶狀態參數通過船載傳感系統獲取，海洋環境參數通過環境監測系統獲取； S2、構建雙網絡結構模型，包括宏觀策略網絡和微觀控制網絡，宏觀策略網絡以較長時間間隔生成航向規劃策略，微觀控制網絡以較短時間間隔生成具體控制指令；所述雙網絡結構模型的輸入包括船舶狀態參數和海洋環境參數，且兩個網絡通過時序注意力機制實現信息交互； S3、采用分級訓練策略，在船舶運動仿真環境中對雙網絡結構模型進行訓練，首先訓練宏觀策略網絡生成整體航向策略，再訓練微觀控制網絡實現精確控制，其中：宏觀策略網絡基于長期回報進行優化，微觀控制網絡基于短期控制精度進行優化，兩個網絡通過梯度對齊機制保持一致性； S4、將訓練完成的雙網絡結構模型部署至船舶控制系統，通過滑動時間窗口方法實現預測控制，實時接收船舶狀態參數和海洋環境參數，基于預測的環境變化動態調整控制策略，生成最優控制指令，實現船舶運動軌跡的實時優化控制； 梯度對齊機制如下： 對于宏觀策略網絡和微觀控制網絡，分別定義損失函數Lmacro和Lmicro； 計算各自的梯度向量和其中，和分別表示宏觀策略網絡和微觀控制網絡的參數集； 利用梯度對齊公式，將兩個網絡的梯度向量進行對齊，同步調整網絡參數，梯度對齊公式如下： 式中，Lalign為梯度對齊損失，λ為權衡系數，ηt為時變調節因子，‖·‖表示歐幾里得范數。

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中國船舶集團有限公司第七一九研究所，其通訊地址為：430000 湖北省武漢市武昌區中山路450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”。