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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利基于船舶动态特性自适应辨识的雷达试操船方法及装置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：CN119902444B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510190618.7，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权基于船舶动态特性自适应辨识的雷达试操船方法及装置是由杨晓;李世浩;任鸿翔;廉静静;刘冰;李畅;王德龙;邱绍杨;陶瑞;封晓宇设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于船舶动态特性自适应辨识的雷达试操船方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于船舶动态特性自适应辨识的雷达试操船方法及装置，属于船舶控制仿真模拟技术领域。方法包括：利用机器学习辨识对船舶历史航行数据进行建模，构建船舶操纵运动模型，所述船舶操纵运动模型用于预测船舶的运动参数和轨迹，所述船舶历史航行数据包括船舶位置、速度以及航向，所述船舶的运动参数包括船舶回转半径、加速度以及转艏速率；基于训练后的船舶操纵运动模型，获取预测的船舶运动参数和轨迹；获取船舶试操纵指令，结合预测的船舶运动参数和轨迹，根据避碰安全门限确定雷达试操船方案的可行性。本发明主要利用机器学习辨识建模得到的船舶操纵运动模型，将预测的船舶动态参数作为模拟基础，提高雷达试操船避碰方案的准确性。

本发明授权基于船舶动态特性自适应辨识的雷达试操船方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于船舶动态特性自适应辨识的雷达试操船方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用机器学习辨识对船舶历史航行数据进行建模，从而构建船舶操纵运动模型，所述船舶操纵运动模型用于预测船舶的运动参数和轨迹；所述船舶历史航行数据包括船舶位置、航向、速度、舵角、螺旋桨转速和扭矩，船舶的运动参数包括船舶回转半径、加速度、转艏速率以及滞距；所述船舶操纵运动模型包括一维卷积层、LSTM层、多头注意力机制、第一全连接层以及第二全连接层，通过一维卷积层对船舶历史航行数据进行处理生成输入数据，将输入数据输入LSTM层，所述LSTM层引入Dropout机制，随后通过多头注意力机制根据船舶操纵运动数据的重要性对LSTM层的输出进行动态加权，将经过多头注意力机制处理后的数据输入第一全连接层，所述第一全连接层引入Dropout机制，最后通过第二全连接层将经第一全连接层处理的信息映射到预测输出空间； 基于训练优化后的船舶操纵运动模型，获取预测的船舶运动参数和轨迹，将所述预测的船舶运动参数和轨迹用于模拟雷达试操船过程中的船舶动态特性，为雷达试操船避碰方案的验证提供基础； 获取船舶试操纵指令，结合预测的船舶运动参数和轨迹，根据雷达试操船避碰安全门限确定雷达试操船方案的可行性，所述雷达试操船避碰安全门限包括本船与目标船的最近会遇距离。

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