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龍圖騰網(wǎng)獲悉集美大學(xué)申請的專利一種多無人艇避碰決策方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115718497B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211480755.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G05D1/43；該發(fā)明授權(quán)一種多無人艇避碰決策方法是由吳德烽;薛德來;劉源鑠;劉啟俊設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-11-24向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種多無人艇避碰決策方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種多無人艇避碰決策方法。同時考慮碰撞風(fēng)險和COLREGs，通過相互速度障礙區(qū)域表示環(huán)境信息并評估環(huán)境風(fēng)險，近端策略優(yōu)化根據(jù)評估環(huán)境風(fēng)險決策行為。使用相互速度障礙算法改進近端策略優(yōu)化算法的行動空間和獎勵函數(shù)，一個基于遞歸模塊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被用來將周圍不同數(shù)量障礙物的狀態(tài)直接映射為行動，以解決有限信息下的避碰問題。本發(fā)明方法開發(fā)了一種新的基于相互速度障礙區(qū)域和預(yù)期碰撞時間的獎勵函數(shù)，可以適應(yīng)許多不同的環(huán)境并解決稀疏獎勵難題。本發(fā)明結(jié)合了近端策略優(yōu)化和相互速度障礙，結(jié)合兩者的優(yōu)點，使多無人艇在COLREGs的基礎(chǔ)上完美實現(xiàn)避碰，保證了多無人艇執(zhí)行任務(wù)安全航行。

本發(fā)明授權(quán)一種多無人艇避碰決策方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多無人艇避碰決策方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟1、構(gòu)建決策模型； 步驟2、載入未知環(huán)境，訓(xùn)練決策模型； 步驟3、設(shè)計測試環(huán)境，提取當前可監(jiān)測環(huán)境信息； 步驟4、環(huán)境感知； 步驟5、數(shù)據(jù)處理； 步驟6、風(fēng)險評估，檢查當前無人艇風(fēng)險狀態(tài)； 步驟7、根據(jù)步驟6，針對風(fēng)險執(zhí)行相應(yīng)決策行為； 步驟8、根據(jù)步驟7，計算獎勵值； 步驟9、判斷是否實現(xiàn)避碰，返回獎勵值與結(jié)果； 步驟1中，決策模型采用近端策略優(yōu)化算法和相互速度障礙算法構(gòu)建；近端策略優(yōu)化算法算法首先從初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始，設(shè)置兩個actor網(wǎng)絡(luò)，結(jié)構(gòu)為兩層，每層256個神經(jīng)元，其中網(wǎng)絡(luò)π采樣，對舊網(wǎng)絡(luò)πold更新；在訓(xùn)練循環(huán)期間，網(wǎng)絡(luò)π接收當前環(huán)境信息，根據(jù)信息選擇動作更新狀態(tài)s'并返回獎勵r；兩個actor網(wǎng)絡(luò)通過自適應(yīng)KL懲罰；critic網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為兩層，每層256個神經(jīng)元，通過s',r評價動作好壞，對網(wǎng)絡(luò)π更新；相互速度障礙算法是基于速度的避碰算法，將周圍信息用向量表示，通過移動速度和方向評估碰撞風(fēng)險； 步驟2中，訓(xùn)練決策模型的具體步驟如下： 步驟2.1、通過設(shè)計的未知環(huán)境，確定多無人艇當前位置以及各無人艇目標點； 步驟2.2、相互速度障礙算法評估當前碰撞風(fēng)險，并將結(jié)果反饋給近端策略優(yōu)化，網(wǎng)絡(luò)π執(zhí)行動作并更新位置狀態(tài)和動作狀態(tài)，得到網(wǎng)絡(luò)參數(shù)θ'； 步驟2.3、網(wǎng)絡(luò)πold根據(jù)環(huán)境進行決策，得到網(wǎng)絡(luò)參數(shù)θ； 步驟2.4、θ與θ'通過KL散度進行θ'對θ的更新； 步驟2.5、相互速度障礙算法評估當前碰撞風(fēng)險中，若檢測到碰撞風(fēng)險，預(yù)測障礙物下一時刻的速度狀態(tài)，通過障礙物下一時刻狀態(tài)改變無人艇速度大小和方向，使無人艇避開障礙物； 步驟2.6、若距離目標點越來越遠，則反饋較低獎勵值，調(diào)整無人艇運動方向向目標點靠近； 步驟2.7、若選定速度與期望速度相差很大，則反饋較低獎勵值，調(diào)整無人艇速度向期望速度靠近； 步驟2.8、判斷是否完成避碰，若完成且到達目標點，則得到基本避碰路線； 步驟2.9、若沒有完成避碰行為，則返回步驟2.1，繼續(xù)迭代更新直至到達目標點； 步驟2.10、訓(xùn)練N次，得到最優(yōu)避碰路線算法訓(xùn)練完成，得到訓(xùn)練后的決策模型； 所述步驟4具體實現(xiàn)方式為：監(jiān)測周圍環(huán)境信息，用相互速度障礙向量表示； 所述步驟5具體實現(xiàn)方式為：GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入信息處理成相同維度； 每條無人艇的傳感器需要設(shè)置最大檢測范圍，需要接收的信號為可檢測范圍內(nèi)其他無人艇的尺寸、當前速度、當前艏向和避碰半徑；在獲得局部環(huán)境的先驗信息后，實現(xiàn)局部避碰路徑規(guī)劃； 所述步驟7具體實現(xiàn)方式為：根據(jù)相互速度障礙算法評估，執(zhí)行避碰行為、正常航行或加速行為； 所述步驟8具體實現(xiàn)方式為：根據(jù)無人艇當前狀態(tài)與目標點的距離，反饋獎勵，指導(dǎo)無人艇下一時刻的決策行為。

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