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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种基于脉冲神经网络的无人水下航行器类脑避障决策方法、装置及存储介质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：CN119418177B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411438365.2，技术领域涉及：G06V20/05；该发明授权一种基于脉冲神经网络的无人水下航行器类脑避障决策方法、装置及存储介质是由冯伟兴;张博洋;张志成设计研发完成，并于2024-10-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于脉冲神经网络的无人水下航行器类脑避障决策方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于脉冲神经网络的无人水下航行器类脑避障决策方法、装置及存储介质，该方法包括：获取无人水下航行器与水下环境交互的状态信息；利用所设计的脉冲神经网络模型，进行无人水下航行器类脑避障决策。所设计的脉冲神经网络模型包括：设计脉冲神经元软复位膜电位更新机制来体现神经元膜电位的变化；设计脉冲编解码器进行连续信息和脉冲序列信息的转换；设计脉冲神经网络模型，该模型融合软复位脉冲Actor网络和深度Critic网络。本发明融合脉冲神经网络的能耗优势和深度强化学习的决策优势，确保无人水下航行器具有低能耗、时间连续、可持续且安全可靠的水下避障能力，对于实现复杂未知水下环境下无人水下航行器的自主避障具有重要应用价值。

本发明授权一种基于脉冲神经网络的无人水下航行器类脑避障决策方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于脉冲神经网络的无人水下航行器类脑避障决策方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：通过无人水下航行器与水下环境进行交互，获取原始状态信息； 步骤2：设计脉冲神经元软复位膜电位更新机制来体现神经元膜电位的变化； 在膜电位重置时能够保留膜电压超过阈值的部分，保证当前时刻膜电位数据是在上一时刻膜电位数据的基础上进行变化，对应脉冲神经网络在生物层面上的时间连续性；将软复位膜电位更新机制部署在每个脉冲神经元中，确保无人水下航行器在水下环境中自主避障探索当前时刻决策要与之前时刻决策相关的需求，每条路径执行后才进行重置，具有时间连续性和生物合理性； 步骤3：设计脉冲编码器和脉冲解码器将连续状态信息和脉冲序列信息进行相互转换； 脉冲编码器采用泊松编码方式对原始状态信息进行编码，在给定时间窗口内生成脉冲形式的序列作为状态输入信息；所述的脉冲解码器是将输出层神经元的脉冲序列通过平均脉冲累加的方式处理成无人水下航行器自主避障探索所需的动作信息； 所述泊松编码为： 其中，Pn表示软复位脉冲神经元在固定时间步长T内发放脉冲的概率，n表示软复位脉冲神经元激发脉冲的个数，λ表示激发频率； 步骤4：设计脉冲神经网络模型，该模型融合软复位脉冲Actor网络和深度Critic网络；软复位脉冲Actor网络由所述软复位脉冲神经元所搭建的四层全连接层构成，保证所述模型自主避障探索具有时间连续性，深度Critic网络则采用基于人工神经网络的模型，由传统人工神经元构成的四层全连接层组成； 步骤5：将所述状态信息输入到训练好的脉冲神经网络模型，根据网络输出的避障决策进行无人水下航行器在复杂未知水下环境的自主避障探索。

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