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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(湖州)申请的专利基于深度学习的自主导航与避障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：CN116430868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310444452.8，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于深度学习的自主导航与避障系统是由瑞嘉;阿曼乌拉;里亚兹乌拉汗;唐荣江;任晓龙设计研发完成，并于2023-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的自主导航与避障系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的自主导航与避障系统，包括以下步骤：S1，对单目图像进行语义分割，从而对障碍物进行分割并确定水域边界，并检测船舶与障碍物之间的距离；S2，将语义分割结果传递给语义点云，生成驾驶推荐地图；S3，通过全球定位系统GPS来进行全局路径规划，定位船舶的绝对位置，并进行局部路径规划；S4，通过局部路径规划来设计船舶的最快路径和最短路径；S5，通过语义点云来训练深度学习模型，通过深度强化学习进行船舶运动规划，进而控制船舶的转向和速度，实现船舶的自主移动导航。在本申请中，使用深度强化学习来控制舵机将舵向正确方向转动。此外，全局和局部路径规划可以找到最佳路线和最短、最安全的路径。

本发明授权基于深度学习的自主导航与避障系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的自主导航与避障系统，其特征在于：包括以下步骤： S1，对单目图像进行语义分割，从而对障碍物进行分割并确定水域边界，并检测船舶与障碍物之间的距离； S2，将语义分割结果传递给语义点云，生成驾驶推荐地图； S3，通过全球定位系统GPS来进行全局路径规划，定位船舶的绝对位置，并进行局部路径规划； S4，通过局部路径规划来设计船舶的最快路径和最短路径； S5，通过语义点云来训练深度学习模型，通过深度强化学习进行船舶运动规划，进而控制船舶的转向和速度，实现船舶的自主移动导航； 步骤S1中，语义分割方法基于可通行区域和不可通行区域，其中可通行区域分为河流和海洋，分割区域由可通行区域的边界定义； 步骤S2中，生成驾驶建议地图时，制作障碍物点的图像轨迹，使用IBVS控制器进行跟踪，其中，第i个点的图像轨迹表示为，初始位置表示为，目标位置表示为w=1，向量满足边界条件 ， 和定义为每个相机帧的参数，每个相机帧的物体点都与所有帧的相匹配，其中； 定义相对于的相机姿态为，则 ， 设为沿重建相机轨迹的相机帧，相对于的的姿态定义为 ， 第i个物体点的轨迹可以使用Rw和dw表示为： 其中是参数化的点深度，是相机帧中的第i个物理点， 通过消除点深度,来计算奇异值分解。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人电子科技大学长三角研究院(湖州)，其通讯地址为：313000 浙江省湖州市西塞山路819号南太湖科技创新综合体B2幢8层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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