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龙图腾网获悉广东海洋大学申请的专利无人船路径规划方法和装置、系统、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：CN119940673B 。

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：202510029809.5，技术领域涉及：G06Q10/047；该发明授权无人船路径规划方法和装置、系统、存储介质是由纪伟楠;郭磊;柯永福;罗朋;石丽梅设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本无人船路径规划方法和装置、系统、存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种无人船路径规划方法和装置、系统、存储介质，构建海上障碍物栅格地图，综合最短路径、障碍惩罚和平滑度的适应性函数技术；通过Tent‑Logistic‑Cosine混沌映射生成初始种群，计算初始适应度值；融入混合进化策略，在每次突变中保持种群的多样性，避免过早收敛；同时采用精确捕猎策略，增强算法全局搜索能力；结合速度优化策略，提升俯身冲刺阶段的探索效率。采用本发明的技术方案，能在复杂的海洋模拟环境中实现高效的路径规划，解决红尾鹰优化算法在路径规划中性能较差的问题。

本发明授权无人船路径规划方法和装置、系统、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种无人船路径规划方法，其特征在于，包括： 步骤S1、根据无人船和障碍物，得到海上障碍物栅格地图； 步骤S2、根据海上障碍物栅格地图的最短路径、障碍惩罚和平滑度设计路径适应度函数； 步骤S3、采用Tent-Logistic-Cosine混沌映射策略生成红尾鹰算法的初始种群，并通过适应性函数计算出初始的最优个体与最优适应度值； 步骤S4、利用高空翱翔、低空盘旋阶段和俯身冲刺阶段对种群位置进行初步更新； 步骤S5、采用混合进化策略对已有的种群位置进行更新，并通过边界条件限制确定更新后的最优解； 步骤S6、通过精确捕猎阶段更新种群，并对比更新前后的最优解与最优位置，对红尾鹰种群进行调整； 步骤S7、采用速度优化策略调整每个候选解的探索速度来更新种群位置； 步骤S8、在每个策略或阶段执行结束后，都要进行一次边界条件限制与候选解更新判断；在达到最大迭代次数后，提取最优个体与最优适应度值，得到最短路径； 步骤S2中，两点间最短路径为： 其中，N是种群数，t是当前的迭代次数， 使用惩罚公式计算出无障碍路径， f2t＝Ewidth·Eheight·nB 将上述两个公式结合，得到路径规划所使用的适应性函数， 其中，nB是路径上碰撞的障碍物，Ewidth是地图的宽度和Eheight是地图的高度， 使用路径平滑度函数消除路径中多余的转折点与曲折部分， 其中，f′s表示路径的一阶导数，表示路径上某点的斜率，f″s表示路径的二阶导数，表示路径的曲率，ω、ω为权重系数，用于调整路径函数中斜率和曲率的权重，M表示路径被划分成的线段总数，i表示路径中的不同线段； 步骤S6中，更新种群过程如下： RD＝randn1,dim newpost＝Xbest+HuntingForce·RD 其中，tmax为设置的最大迭代次数，t为当前迭代次数，RD表示为每个候选解生成的随机探索捕猎方向，Xnew为该策略更新后的候选解，HuntingForce是捕猎力度； 在更新过程中根据当前的迭代次数来调整捕猎力度， 其中，mod为一个函数，用于计算两个数相除的余数；ifmodt,10＝0表示计算当前迭代次数t除以10的余数为0的情况，当余数等于0时，调整一次猎捕力度，即每10次迭代调整一次捕猎力度，其他情况下保持捕猎力度不变。

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