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龙图腾网获悉中国海洋大学申请的专利基于集群AUV数据驱动的亚中尺度涡观测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：CN116907452B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310662098.6，技术领域涉及：G01C13/00；该发明授权基于集群AUV数据驱动的亚中尺度涡观测方法是由张意晓;王淇;秦平;王通;曹阳;戴宁设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于集群AUV数据驱动的亚中尺度涡观测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于集群AUV数据驱动的亚中尺度涡观测方法，基于多台自主式水下航行器进行水面与水下组网协同观测，利用AUV高机动性和多传感器协作性，搭载CTD、叶绿素与ADCP等传感器，以编队协同的模式在亚中尺度涡旋中进行多层面、多剖面以及断面自主数据采集；作业过程中各AUV编队内部和各编队之间进行涡结构观测数据与任务信息共商共享，基于涡结构特征数据，每台AUV在涡旋确定层面、断面以及多层面之间进行基于数据驱动的在线路径调整，实现亚中尺度涡高智慧、高效率的跟踪观测，本方案能够大力推进亚中尺度观测立体化、智能化以及灵活化，为实现亚中尺度涡精细化监测与识别、演化过程追踪提供先进的技术方案。

本发明授权基于集群AUV数据驱动的亚中尺度涡观测方法在权利要求书中公布了：1.基于集群AUV数据驱动的亚中尺度涡观测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A、建立观测区域，获取亚中尺度涡位置，并布放多台AUV至指定区域，所述AUV上搭载多种不同类型传感器，传感器类型包括但不限于CTD、叶绿素与ADCP； 步骤B、对多台AUV进行编队，基于亚中尺度涡特征分布密集程度与涡边界特征识别结果对亚中尺度涡进行确定层面上的追踪观测； 在进行某一确定层面的追踪观测时，具体包括以下步骤： 步骤B1、基于观测数据建立高斯回归模型： 1数据获取：获取亚中尺度涡边界特征数据的在线识别结果，并基于滑动平均滤波法处理识别结果时间序列； 2预测模型更新：结合多AUV共享自身特征数据的识别结果，根据识别结果更新高斯回归模型； 步骤B2、某一确定层面的观测路径规划：基于高斯回归模型预测未观测区域的数据，并计算区域梯度极值，基于任务模式以及梯度极值选择观测方向，并最终确定任务执行状态； 1AUV根据边界识别结果平均值判定当前处于哪种观测模式，当AUV处于模式A或模式B时，按照预设路线进行采样，其中，模式A是指涡旋内部采样观测，模式B是指涡旋边界与外测采样观测； 2当AUV处于模式A切换模式B时，将AUV下一个采样点前的运动范围限制在以AUV当前位置为原点，以为半径的半圆区域内，，是获取识别结果的时间间隔，是AUV的速度；计算从向梯度增加的方向移动到，根据高斯回归模型获得的观测值的估计计算梯度估计值，确保梯度最大且方向为正，预测观测值最大梯度值对应的位置为规划的路径点； 3当AUV处于模式B切换模式A时，主要的观测任务是在涡旋边界与外侧搜寻观测，此时以预设路径为约束，在涡旋外侧进行数据采样，并在完成数据采样后尽快回到涡旋内部继续观测任务，此时预测观测值最小梯度值对应的位置为规划的路径点，当路径点超出预设路径范围后，AUV强制回归预设路径； 步骤C、根据亚中尺度涡的运动方向进行AUV编队断面观测路径规划，实现断面观测； 步骤D、结合涡心位置与涡旋运动轨迹预设下一层面的观测路径，采用步骤B的方式，根据亚中尺度涡演化方向对下一层面观测； 步骤E、重复步骤B-步骤D直至亚中尺度涡观测完成。

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