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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于激光雷达实时感知的无人船自主导航方法及决策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：CN120293142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510437164.9，技术领域涉及：G01C21/20；该发明授权一种基于激光雷达实时感知的无人船自主导航方法及决策系统是由魏长赟;吴翔宇;吴艺贤;沈楷竣;黄文静;简少杰;祁凯雷;李少勇设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于激光雷达实时感知的无人船自主导航方法及决策系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于激光雷达实时感知的无人船自主导航方法及决策系统，涉及无人船自主导航领域，包括：采集无人船状态信息、终点位置信息及二维激光雷达数据，计算终点相对于无人船的位置信息；对无人船状态信息和终点相对于无人船的位置信息进行归一化处理后与从归一化后的二维激光雷达数据中提取的雷达特征信息融合；将融合后的信息输入至训练好的无人船自主导航模型，输出无人船的期望艏摇角和期望速度，结合无人船的运动学模型和动力学模型计算各个推进器的推进速度；判断无人船是否抵达终点，若抵达终点，则导航结束，否则继续导航过程。本发明能够在未知或动态环境中实现自主学习导航，具备更强的环境适应能力和决策优化能力。

本发明授权一种基于激光雷达实时感知的无人船自主导航方法及决策系统在权利要求书中公布了：1.一种基于激光雷达实时感知的无人船自主导航方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：采集无人船状态信息、终点位置信息及二维激光雷达数据； S2：基于无人船状态信息和终点位置信息，计算终点相对于无人船的位置信息； S3：对二维激光雷达数据进行归一化处理，并采用深度神经网络对归一化后的二维激光雷达数据进行特征提取，获取雷达特征信息； S4：对无人船状态信息和终点相对于无人船的位置信息进行归一化处理，并与雷达特征信息融合； S5：将融合后的信息输入至训练好的无人船自主导航模型，输出无人船的期望艏摇角和期望速度； S6：将无人船的期望艏摇角和期望速度输入至无人船底层控制器，结合无人船的运动学模型和动力学模型计算各个推进器的推进速度； S7：判断无人船是否抵达终点，若抵达终点，则导航结束，否则返回S1继续导航过程； S5中，无人船自主导航模型基于双延迟深度确定性策略梯度框架进行训练，具体包括以下步骤： S51、状态空间定义：状态空间为无人船自主导航模型的输入，包含所有决策所依赖的信息，定义如下： 式中：表示无人船的实时状态信息，包括位置信息及速度信息；表示终点的相对位置信息，即无人船与终点的距离及相对航向角；表示无人船在前一时间步的执行动作；表示经过降维处理后的激光雷达特征信息； S52、动作空间定义：动作空间为无人船自主导航模型的输出，与底层控制器特性相兼容，设定如下： 式中：表示期望的纵荡速度，表示期望的艏摇角； 考虑底层控制器的约束特性，对动作空间施加如下限制条件： 式中：表示无人船的最大纵荡速度，表示无人船的最大艏摇角； S53、设定奖励机制：奖励函数为决策驱动机制，引导无人船执行符合预期的行为模式。

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