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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种三维未知环境下数模协同驱动的AUV最优艏向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：CN119536324B 。

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：202411713508.6，技术领域涉及：G05D1/485；该发明授权一种三维未知环境下数模协同驱动的AUV最优艏向控制方法是由林嘉兴;王博;韩志敏;吕强设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种三维未知环境下数模协同驱动的AUV最优艏向控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种三维未知环境下数模协同驱动的AUV最优艏向控制方法，该方法首先建立未知时变海流环境下欠驱动AUV的三维六自由度运动学模型和动力学模型，并设计滑模控制器。其次针对滑模控制器在三维未知海流环境中受到的干扰力，设计PPO强化学习算法的补偿方案，并构建状态空间、动作空间和奖励函数，以及演员网络和评价者网络，对AUV进行训练。训练完成后，强化学习根据欠驱动AUV在当前三维未知时变海流影响下的位置和速度，实时输出滑模控制中干扰力补偿，由滑模控制器输出最终控制量。本发明提高了滑模控制在复杂海流环境中的精度和鲁棒性，实现水下自主航行器在三维空间中的环境最优艏向定位控制。

本发明授权一种三维未知环境下数模协同驱动的AUV最优艏向控制方法在权利要求书中公布了：1.一种三维未知环境下数模协同驱动的AUV最优艏向控制方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：建立未知时变海流环境下，欠驱动AUV的三维六自由度运动学模型和动力学模型； 步骤二：基于欠驱动AUV的三维运动学模型、动力学模型，设计能实现三维最优艏向控制的基于位置误差观测信息的滑模控制器； 步骤三：针对滑模控制器在三维未知海流环境中受到的干扰力，设计基于数据驱动的近端策略优化PPO强化学习算法的补偿方案，并构建PPO的状态空间、动作空间和奖励函数； 步骤四：基于状态空间、动作空间和奖励函数，设计PPO算法中的演员网络和评价者网络，搭建考虑三维未知时变海流的仿真场景对AUV进行训练； 所述步骤三具体实现过程如下： 设计强化学习网络补偿控制律中的未知干扰，所述强化学习的状态空间包括：当前AUV姿态与当前期望姿态的偏差e1，当前AUV位置与当前期望位置的偏差e2，当前AUV的速度和姿态；动作空间包括：三个未知干扰力fu、fq和fr； 奖励函数包括：当前AUV位置与期望位置的偏差e1相关奖惩项，当前AUV姿态与期望姿态的偏差e2相关奖惩项，奖励函数具体由三部分组成： r＝r1+r2+r3； pe是AUV当前位置与期望位置之间的误差，θe是AUV当前俯仰角和期望俯仰角之间的误差，ψe是AUV当前艏向角和期望艏向角之间的误差； 步骤五：训练完成后，强化学习根据欠驱动AUV在当前三维未知时变海流影响下的位置和速度实时输出滑模控制中对应的干扰力补偿，由滑模控制器输出最终控制量，实现对欠驱动AUV的三维环境最优航向控制。

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