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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种工具增强大语言模型驱动的交汇水域智能船协同避碰决策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：CN120406455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510539964.1，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种工具增强大语言模型驱动的交汇水域智能船协同避碰决策方法是由张新宇;岳国靖;郭文强;郑康洁;刘秉鑫;叶宇豪;姜玲玲设计研发完成，并于2025-04-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种工具增强大语言模型驱动的交汇水域智能船协同避碰决策方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种工具增强大语言模型驱动的交汇水域智能船协同避碰决策方法，包括：基于部分可观马尔可夫决策过程，建立交汇水域多智能体船舶协同避碰问题的形式化模型；通过优化观测空间参数集、动作空间约束条件以及状态转移概率函数，构建面向船舶会遇场景的实验框架；设计中心‑分布式双层大语言模型决策架构，用于智能船综合环境感知数据、协调指令、航行经验与通航规则生成避碰策略；构建工具增强系统，集成数学引擎与航行知识库，通过语义相似度检索机制动态存储航行经验、通航规则及水域信息。本发明通过理论建模、架构创新与工具增强，推动了大语言模型在航海决策领域的工程化应用，为解决交汇水域多智能船协同避碰的复杂决策问题提供了新的范式。

本发明授权一种工具增强大语言模型驱动的交汇水域智能船协同避碰决策方法在权利要求书中公布了：1.一种工具增强大语言模型驱动的交汇水域智能船协同避碰决策方法，其特征在于，包括： S1、基于部分可观马尔可夫决策过程，建立交汇水域多智能体船舶协同避碰问题的形式化模型，包括： S11、将交汇水域定义为由两条或两条以上航路相互交叉、汇集而成的水域，并根据支路航路交汇数量划分为两路交汇水域、三路交汇水域、四路交汇水域及多路交汇水域； S12、考虑航道和船舶自身特性导致的通航受限情况，包括水深和航道限制、船舶惯性以及船舶的航速要求； S13、将交汇水域多智能体船舶协同避碰问题构建为基于部分可观测马尔科夫决策过程的形式化模型，采用六元组表示如下： G＝{V,S,A,P,[Oi],[Ri]} 其中，V为多智能体船舶集合，表征协同决策主体；S为联合状态空间，涵盖船舶运动学参数及环境特征；A为分布式动作空间，定义各智能体可执行的操纵指令集；P为状态转移函数，基于船舶运动学模型构建；Oi表示智能体i的局部观测空间，反映传感器信息获取的局限性；Ri为个体化回报函数，融合安全性与能效优化目标； S2、通过优化观测空间参数集、动作空间约束条件以及状态转移概率函数，构建面向船舶会遇场景的实验框架，包括： S21、定义智能船i感知半径L内的可交互船舶集合为Ni，观测矩阵表征局部态势感知信息，其中，|Ni|为可观测船舶数量，|F|＝6|为船舶状态特征维度；单船状态特征向量定义为： 其中，xi,yi为船舶i在地理坐标系下的纵向与横向位置坐标；vx,i,vy,i为对应方向的速度分量；cosφi与sinφi共同表征船舶航向角φi的三角函数形式，避免角度周期性不连续问题； S22、构建系统全局观测空间，由所有智能体的局部观测共同构成，如下： 其中，表示观测张量拼接操作；O1表示智能船1的局部观测空间，O2表示智能船2的局部观测空间，O|V|表示智能船V的局部观测空间； S23、采用基于速度控制的离散化决策策略，将智能船的动作空间定义为离散的语义指令Ai＝{αdec,αhold,αacc}，分别对应减速巡航、定速维持与加速推进指令； S24、当高层决策指令生成后，底层运动控制器将解算生成相应的目标航速，驱动智能船舶完成协同避碰动作； S25、将船舶纵向推进控制量离散化为五档标准化车钟指令，建立航速-车令映射关系，如下： 设定目标速度为vtarget∈{0,3,6,9,12}kn，当接收到加速减速指令时，目标航速按档位阶跃调整； S26、根据目标速度和当前速度的偏差，构建PID控制器，如下： 其中，Kp表示比例增益因子，et表示航速偏差，et＝vtarget-vactual，vtarget表示目标速度，vactual表示当前速度；Ki表示积分累积调节因子，eτ表示实时速度偏差，Kd表示微分动态抑制系数； S3、设计中心-分布式双层大语言模型决策架构，包括分布式层和中心协调层，用于智能船综合环境感知数据、协调指令、航行经验与通航规则生成避碰策略； S4、构建工具增强系统，包括场景描述模块、冲突描述模块、决策模块和仿真环境模块，集成数学引擎与航行知识库，通过语义相似度检索机制动态存储航行经验、通航规则及水域信息。

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