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龙图腾网获悉中国舰船研究设计中心申请的专利一种知识与数据融合的无人艇路径跟踪控制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：CN119806144B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411930341.9，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种知识与数据融合的无人艇路径跟踪控制方法是由陶浩;朱春佳;黄骁;毛浩设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种知识与数据融合的无人艇路径跟踪控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种知识与数据融合的无人艇路径跟踪控制方法，包括以下步骤：1训练环境搭建；2建立无人艇路径跟踪控制模型；3对网络进行预训练；4模型训练；5得到预训练好的无人艇路径跟踪控制模型；6使用预训练好的无人艇路径跟踪控制模型进行无人艇路径跟踪控制。本发明所述方法引入了先验知识，更新更加迅速，效果更加稳定：知识驱动辅助的引入降低了深度强化学习模型的解空间复杂度、有利于算法收敛；知识驱动方法为基于数据驱动的深度强化学习模型的更新提供了引导，保证了模型的效果的稳定性。

本发明授权一种知识与数据融合的无人艇路径跟踪控制方法在权利要求书中公布了：1.一种知识与数据融合的无人艇路径跟踪控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 1训练环境搭建； 2建立无人艇路径跟踪控制模型 初始化每个无人船路径跟踪控制的深度网络θ和深度网络Φ；深度网络θ和深度网络Φ对应的是两个多层神经网络结构； 设置模型策略更新中epsilon-clip的参数值； 3对网络θ进行预训练； 3.1θ网络预训练利用专家知识使用LOS视线算法搭建无人艇路径跟踪控制专家系统，作为θ网络预训练提供辅助训练的专家系统； 3.2初始化训练环境； 3.3在时隙[t,t+1，路径跟踪控制专家系统根据从训练环境传出的状态进行推演，生成时隙中无人艇的舵令与喷速； 3.4在时隙[t,t+1，根据路径跟踪专家系统发送的各无人艇的舵令与喷速，对训练场景进行推演，生成t时刻的奖励rt、t+1时刻的状态st+1、终止信号done； 3.5在时隙[t,t+1，将路径跟踪专家系统与训练环境交互形成的轨迹储存至经验缓冲器，供网络θ预训练使用；所述轨迹指路径跟踪专家系统与环境交互得到的时序性的动作、状态； 3.6当经验缓冲器未满时，选取下一个时隙继续进行经验积累；当缓冲器充满时，进行θ网络预训练； 3.7将经验缓冲器中的记录顺序打乱，之后从中取出状态st、动作at、奖励rt、θ网络参数πθ、未来价值期望VΦst五元组； 3.8根据状态st使用θ网络生成无人艇的动作 3.9逐条利用缓冲器中打乱后的记录，生成各状态下θ网络对应的动作输出； 3.10使用损失函数对网络θ进行更新； 3.11根据预设的预训练轮次，循环重复步骤3.2至步骤3.10，直至θ网络预训练结束； 4模型训练； 4.1训练环境初始化； 选定水域环境和待跟踪路径；设置无人艇的初始位置和初始船头朝向；将训练环境中当前水域环境、待跟踪路径、无人艇位置和船头朝向信息作为t＝0时刻的初始状态s0，将训练环境中t时刻的状态，发送至无人船集群路径跟踪控制模型； 4.2在时隙[t,t+1，无人艇路径跟踪控制模型根据收到的状态进行推演，生成无人艇的舵令与喷速： 4.3在时隙[t,t+1，将无人艇路径跟踪控制模型与训练环境交互形成的状态st和动作at，奖励rt、θ网络参数πθ、未来价值期望VΦst储存，供无人艇路径跟踪控制模型训练更新使用： 5对更新后无人艇路径跟踪控制模型效果进行评估，若效果满足无人艇路径跟踪控制需求，则结束无人艇路径跟踪控制模型训练，得到预训练好的无人艇路径跟踪控制模型； 6使用预训练好的无人艇路径跟踪控制模型进行无人艇路径跟踪控制。

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