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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于多因素融合的无人船路径规划和避碰决策方法及系统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：CN119645034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411800413.8，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于多因素融合的无人船路径规划和避碰决策方法及系统是由王幸;王健;高睿;梁晓锋;易宏设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多因素融合的无人船路径规划和避碰决策方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多因素融合的无人船路径规划和避碰决策方法及系统。包括步骤S1：构建无人船多传感器融合感知网络，实时采集环境数据，并在无人船捕捉碰撞瞬间力学参数，使无人船对碰撞严重性进行感知识别；步骤S2：定义路径跟踪激励函数，并对路径控制过程中所需的动态参数进行适应性调整；步骤S3：设置静态障碍物和动态障碍物避碰的激励机制，对静态障碍物和动态障碍物的威胁程度进行评估；步骤S4：整合路径跟踪响应、静态障碍物和动态障碍物避碰激励机制，使无人船平衡不同任务目标之间的关系，进行多任务下的路径规划和避碰的决策。本发明提供的技术方案有效解决了无人船路径规划和避障的决策问题。

本发明授权基于多因素融合的无人船路径规划和避碰决策方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多因素融合的无人船路径规划和避碰决策方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：构建无人船多传感器融合感知网络，集成GPS、激光雷达、声呐及多光谱视觉传感器，实时采集环境数据，并在无人船外壳关键碰撞区域部署高敏压电式冲击传感器与高精度光学碰撞角度测量仪，捕捉碰撞瞬间力学参数，使无人船对碰撞严重性进行感知识别； 步骤S2：对无人船路径跟踪响应设置激励机制，模拟无人船在各种路径偏差条件下的航行过程，定义路径跟踪激励函数，并对路径控制过程中所需的动态参数进行适应性调整； 步骤S3：设置静态障碍物和动态障碍物避碰的激励机制，运用回归分析和机器学习确定静态障碍物避碰和动态障碍物避碰激励函数，通过不断优化传感器数据处理算法和激励函数计算模型，对静态障碍物和动态障碍物的威胁程度进行评估； 步骤S4：整合路径跟踪响应、静态障碍物和动态障碍物避碰激励机制，将各自的激励函数融合成一个有机的整体，使无人船平衡不同任务目标之间的关系，进行多任务下的路径规划和避碰的决策； 所述步骤S2具体包括： 步骤S21：通过无人船上的惯性导航系统、GPS传感器实时获取无人船的横向误差、速度和航向信息； 步骤S22：结合指数激励函数和高斯激励函数在不同路径误差范围内的激励特性，构建仿真环境，模拟无人船在各种路径偏差条件下的航行过程，记录并分析两种激励函数对无人船路径调整行为的影响，并设置权重进行寻优，找到在不同误差区间内能够使两种激励函数融合性能最优的值组合，同时设计与横向误差相关的调整函数，根据横向误差的大小动态调整速度和航向激励项的作用强度，从而定义路径跟踪激励函数为： ； 其中为横向误差与路径吻合度的权重系数，用于调节控制力度；为无人船的最大可行驶速度，并对路径控制过程中所需的动态参数进行适应性调整； 所述步骤S3具体包括： 步骤S31：在无人船上配备高精度的激光测距仪、多普勒雷达测距和测速传感器，实时精确测量无人船与静态障碍物之间的距离变化率；结合大量实际航行数据的分析，运用回归分析和机器学习算法确定加权系数；同时还通过船舶航向传感器、转向角度传感器、水流传感器以及电子罗盘设备，获取无人船当前航向与障碍物方向的夹角、船舶转向能力参数、水流速度和方向信息，将这些参数与障碍物距离、无人船与障碍物的角度信息，一同构建静态障碍物避碰激励函数： ； 其中是无人船与静态障碍物相对角度相关的参数，通过这个参数，可以根据相对角度的不同来调整激励计算的权重，当相对角度处于正前方时，会使这一项的值变小，从而使整个激励值降低，加强避碰的重要性；是用于对与静态障碍物位置相关因素进行加权的系数；是距离加权指数，是间距变化率加权系数，是船速加权系数，是转向能力加权系数； 步骤S32：基于AIS数据、雷达图像识别与机器学习目标分类技术，掌握无人船航行区域内动态障碍物目标的情况，依照COLREGs规则以及无人船的方位和速度，对动态障碍物在右舷区域、左舷区域和船尾区域靠近无人船的加权参数、和进行实时优化； 步骤S33：定义动态避碰激励的因子提高动态障碍物的避碰成功率，通过对大量实际航行数据进行分析，定义，其中是动态障碍物的速度，是无人船与动态障碍物的相对距离，是无人船与动态障碍物的相对方位角，是无人船的转弯能力； 步骤S34：构建动态障碍物避碰激励函数： ； 其中，为与动态障碍物相对角度相关的参数，它可以根据目标船相对角度的不同来调整该项在激励计算中的权重，为动态障碍物在无人船行驶方向上的速度分量，而是基于动态障碍物角度和速度的速度分量加权参数，其具体来说是一个分段函数： ； 而、和则分别为常量加权因子，体现、COLREGs规则遵守程度和的权重。

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