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龙图腾网获悉天津昊野科技有限公司;天津飞舶科技有限公司申请的专利基于多参数融合的水下推进器控制方法及相关设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120246205B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510704279.X，技术领域涉及：B63G8/08；该发明授权基于多参数融合的水下推进器控制方法及相关设备是由高万良;韩野;邓彦辉;陈晓罗;王永强;范朝伟;刘雷;宋志杰设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多参数融合的水下推进器控制方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于多参数融合的水下推进器控制方法及相关设备，提高水下推进器在不同环境下的自主决策能力和适应性，实现更智能、更高效的控制，从而有助于提高水下推进器的整体稳定性。本申请方法包括：采集水下推进器所处目标区域的水流速度和区域地形信息；基于所述水流速度和所述区域地形信息建立三维流场实时感知模型，并根据所述三维流场实时感知模型获取多模态数据，所述多模态数据包括目标区域的水流速度、水流压力、水流强度、三维地形坐标和地形高度；对所述多模态数据分散滤波后融合，以获取目标多模态数据；基于所述目标多模态数据，并通过时序注意力机制构建多模态神经网络模型。

本发明授权基于多参数融合的水下推进器控制方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多参数融合的水下推进器控制方法，其特征在于，所述方法包括： 采集水下推进器所处目标区域的水流速度和区域地形信息； 基于所述水流速度和所述区域地形信息建立三维流场实时感知模型，并根据所述三维流场实时感知模型获取多模态数据，所述多模态数据包括目标区域的水流速度、水流压力、水流强度、三维地形坐标和地形高度； 对所述多模态数据分散滤波后融合，以获取目标多模态数据； 基于所述目标多模态数据，并通过时序注意力机制构建多模态神经网络模型； 获取实时多模态数据； 将所述实时多模态数据预处理后形成适配所述多模态神经网络模型的输入特征向量； 将所述输入特征向量输入所述多模态神经网络模型，以得到目标特征向量； 搭建双层强化学习策略网络，所述双层强化学习策略网络包括高层决策网络和低层执行网络，所述高层决策网络用于接收所述多模态神经网络模型输出的目标特征向量并规划控制策略，所述低层执行网络用于将所述控制策略细化为控制参数； 将所述目标特征向量输入所述双层强化学习策略网络，并采用Actor-Critic算法更新策略网络参数； 基于所述策略网络参数并结合当前环境状态生成控制指令； 根据所述控制指令生成所述水下推进器的动力参数； 在确定所述动力参数在预设参数区间内时，根据所述动力参数控制所述水下推进器进行运动。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津昊野科技有限公司;天津飞舶科技有限公司，其通讯地址为：300074 天津市北辰区青光镇腾兴道13号29-1；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。