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龙图腾网获悉中国科学院重庆绿色智能技术研究院申请的专利一种无人作业船的精准移动校正控制系统及方法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：CN119472660B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411555155.1，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种无人作业船的精准移动校正控制系统及方法是由姚远;张学睿;尚明生;张帆;袁月设计研发完成，并于2024-11-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人作业船的精准移动校正控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明为一种无人作业船的精准移动校正控制系统及方法，属于无人船只领域。该系统由作业船船体以及安装在船体上的加速度传感器、水平仪、中央处理单元构成；该方法包含以下步骤：S1：初始化；S2：接收客户端指令进行作业；S3：通过安装的加速度传感器、水平仪和压力传感器实时感知船体状态；S4：根据经验公式和感知的船体状态对船体进行受力分析，计算出水泵的理论动作；S5：利用KNN网络选出符合误差限要求的候选经验池；S6：利用DQN网络计算出最优动作；S7：按照最优动作给水泵发送对应的控制指令并执行；S8：重复步骤S3～步骤S7，直到作业完成。本发明能够有效减少动作解空间，降低求解的复杂度并提高控制精度，提高无人作业船复杂环境的适应性。

本发明授权一种无人作业船的精准移动校正控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种无人作业船的精准移动校正控制方法，其特征在于，该方法包含以下步骤： S1：初始化无人作业船中央处理单元4中的强化学习网络Deep Q‑Network，简称DQN、经验池Reply Buffer、K最邻近K‑Nearest Neighbor，简称KNN网络的参数、误差限； S2：无人作业船接收客户端指令进行作业； S3：通过安装的加速度传感器2、水平仪3和压力传感器112实时感知船体状态，并发送给中央处理单元4； S4：中央处理单元4根据经验公式和感知的船体状态对船体1进行受力分析，计算出水泵111的理论动作； S5：中央处理单元4利用KNN网络从经验池中筛选出符合误差限要求的子集作为候选经验池； S6：中央处理单元4利用DQN网络，根据实时感知船体状态和候选经验池计算出最优动作； S7：中央处理单元4按照最优动作给水泵111发送对应的控制指令并执行； S8：重复步骤S3～步骤S7，直到作业完成； 所述的强化学习网络为包含三个元素S,A,R的元组组成，其中，R为回报函数；所述的船体状态被表征成为状态空间S；所有水泵111的压力调整量被当作动作空间A；所述的KNN网络为一个二分类网络； 所述的强化学习网络的状态为船体状态所述的强化学习的动作为a＝[△fi]i＝1,…,6；其中，Oxyz为无人作业船船身建立的笛卡尔坐标系；ax为无人作业船在x方向上的加速度大小，ay、az类似，通过加速度传感器2直接测出；θ为无人作业船在xoy平面上与x方向上的方位角大小，θ∈[‑π,π]，通过水平仪3直接测出；为无人作业船在z方向上的极角，通过水平仪3直接测出；f1,…,f8为6个可控出水孔11的压力大小，通过压力传感器112直接测出；△fi为第i个水泵111的压力调整量； 步骤S1所述的误差限为相对误差比例，所述的步骤S4具体为： S401：根据可控出水孔11的开孔单位方向向量计算出水泵111对无人作业船的合力其中，开孔单位方向向量为设计参数，为已知量； S402：根据第i个可控出水孔11的与船体1几何中心的距离li，建立转矩平衡约束： 其中，S403：根据受力平衡有：|F|z‑maz＝0；其中，为无人作业船在执行作业时x方向和y方向的推进加速度，为已知量；m为无人作业船的质量，为已知量； S404：求解步骤S402和步骤S403的方程，计算出水泵111的理论动作其中，为第i个水泵111的压力理论调整量。

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