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龙图腾网获悉青岛科技大学申请的专利基于经验知识迁移的水下机器人自主视觉导航方法及系统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：CN121346820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202511902136.6，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权基于经验知识迁移的水下机器人自主视觉导航方法及系统是由王国涛;王景景;靳一飞;颜舒琳;施威设计研发完成，并于2025-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于经验知识迁移的水下机器人自主视觉导航方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于机器人导航技术领域，涉及基于经验知识迁移的水下机器人自主视觉导航方法及系统。首先，采集视觉数据、声呐数据与惯导数据建立高精度三维环境模型；其次，采用无盲区、无畸变的注视点重建算法与时序建模网络提取人类视觉注意与操作行为特征，生成经验特征向量并通过模仿学习网络构建人类策略模板；以该策略模板为先验，依据导航精度、安全避障、能耗优化与经验一致性四类奖励项进行多目标自适应优化，结合双层经验记忆机制实现跨任务知识迁移；利用体素化地图结合RRT与能耗加权Dijkstra算法生成全局路径。该方法有效提升了水下机器人在复杂深海环境下的自主感知、决策与导航能力，实现了从人机协同到智能自治的跨越式发展。

本发明授权基于经验知识迁移的水下机器人自主视觉导航方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于经验知识迁移的水下机器人自主视觉导航方法，其特征在于，包括以下步骤： 1采集视觉数据、声呐数据与惯导数据；通过时间戳同步机制实现视觉数据、声呐数据与惯导数据的融合，构建三维环境模型；并采用几何配准函数实现多模态数据空间一致化； 通过集成眼动追踪的虚拟现实设备采集注视点、注视时间及视线转移轨迹； 2对所采集的等距矩形投影图像执行无畸变注视点重建，将球面划分为子块，并通过映射矩阵最小化畸变误差，以获得注视误差小于阈值的球面注视点数据： ； 其中，表示球面坐标下的像素点坐标；表示ERP平面坐标下对应的像素点；表示从ERP平面到球面坐标的非线性变换；为全局畸变损失函数，通过梯度下降求解； 同时记录动作序列与时间间隔，构建行为序列： ； 其中，为时刻的注视点位置；为时刻执行的动作类别；为连续动作之间的时间间隔；为时间长度为的行为数据序列； 经长短期记忆网络LSTM提取行为数据序列的时序特征，生成经验特征向量： ； 其中，表示维度为的经验嵌入向量； 通过模仿学习网络建立人类操作策略模板，作为强化学习初始先验策略： ； 其中，表示在状态下的海员决策策略；表示在经验特征约束下执行动作的概率； 3机器人在环境状态下选择动作获得奖励，并根据以下规则更新策略： ； 其中，为时刻的策略网络；为时刻的奖励函数；表示对策略参数的梯度算子；表示期望运算；为学习率； 建立双层经验记忆机制，短期经验回放用于近任务更新，长期经验库用于跨任务迁移；其参数融合规则为： ； 其中，为经验权重系数；为人类经验网络参数；为强化学习网络参数；为融合参数； 4基于多模态数据生成体素化三维地图： ； 其中，为第个体素；表示其空间坐标；为地图中体素总数； 结合快速扩展随机树与能耗加权Dijkstra算法生成全局路径，其路径代价函数为： ； 其中，为距离，为能耗，分别为距离、能耗的权重系数；为路径上相邻的两个节点。

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