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龙图腾网获悉上海中船船舶设计技术国家工程研究中心有限公司;哈尔滨工程大学申请的专利一种基于强化学习的气垫船智能动作规划与航迹控制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：CN119937570B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510421443.6，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于强化学习的气垫船智能动作规划与航迹控制方法是由严传续;王元慧;张驰;王传锐;王成龙;王星晨设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于强化学习的气垫船智能动作规划与航迹控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于强化学习的气垫船智能动作规划与航迹控制方法，确定全垫升气垫船运动环境信息；建立全垫升气垫船的模型，获得航速、艏向‑横向位移解耦控制模型；获取气垫船期望速度、期望艏向和期望横向位置；设计基于智能自适应线性自抗扰控制的气垫船航速控制器，基于智能自适应线性自抗扰解耦控制算法设计气垫船艏向‑横向解耦控制器，保证气垫船艏向和横向位置稳定。

本发明授权一种基于强化学习的气垫船智能动作规划与航迹控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的气垫船智能动作规划与航迹控制方法，其特征在于，包括： 步骤1：确定全垫升气垫船运动环境信息；建立全垫升气垫船模型，获得气垫船艏向、位置、航速、横倾； 步骤2：利用步骤1中获得的气垫船的艏向、位置、航速、横倾，针对艏向控制通道和横向控制通道间存在的强耦合问题进行化简，获得航速控制模型和艏向-横向位移解耦控制模型； 步骤3：根据步骤2航速控制模型、艏向-横向位移解耦控制模型与步骤1中全垫升气垫船模型得到气垫船航行信息，通过强化学习算法中的深度确定性策略梯度规划气垫船航行过程智能动作，获得气垫船期望速度、期望艏向和期望横向位置； 步骤4：根据步骤3中的期望速度和步骤2中的航速控制模型，设计基于智能自适应线性自抗扰控制的气垫船航速控制器，依靠变螺距空气螺旋桨产生的推力来控制纵向速度，以保证气垫船航速稳定； 步骤5：根据步骤3中的期望艏向、期望横向位置和步骤2中的艏向-横向位移解耦控制模型，并基于智能自适应线性自抗扰解耦控制算法设计气垫船艏向-横向解耦控制器，保证气垫船艏向和横向位置稳定； 所述步骤2具体包括： 步骤2-1：由于自适应线性自抗扰控制是不基于模型的控制方法，因此能够直接获取气垫船航速控制模型的标准形式为： 式中，u为在运动坐标系下气垫船的纵向速度，f为系统总扰动，bu为控制增益，uu为控制量； 步骤2-2：由步骤1中所建立的气垫船模型，得到艏向控制模型和横向位移控制模型分别为： 式中，Mza为转艏空气动力矩，Mzm为转艏空气动量力矩，Mzh为转艏水动力矩，MzR为空气舵转艏力矩，Mzp为空气螺旋桨转艏力矩，Mzn艏喷管转艏力矩，Fya为横向空气动力，Fym为横向空气动量力，Fyh为横向水动力，FyR为空气舵横向力，Fyp为空气螺旋桨横向推力，Fyn为艏喷管横向推力，Iz为气垫船绕z轴的转动惯量，ψ表示在北东坐标系下气垫船的横倾角、艏向角，m为气垫船的质量，u、v、r、y分别表示在运动坐标系下气垫船的纵向速度、横向速度、艏向角速度、横向位置；所述步骤2中艏向控制执行机构和横向位移控制执行机构分别为空气舵和艏喷管，定义艏向控制输入uψ为空气舵产生的转艏力矩，定义横向位移控制输入uy为艏喷管产生的横向力，数学形式表示如下： 式中，CRy为横向舵力系数，ρa为空气密度，uaa为空气舵所受的来流速度，SR为空气舵面积，xR为纵向安装位置，Xp为空气舵所受压力中心距离舵轴的距离，Tn为艏喷管推力，为喷管角； 定义空气舵产生的横向力为艏向控制通道对横向控制通道的干扰τuψ，定义艏喷管产生的转艏力矩为横向控制通道对艏向控制通道的干扰τuy，数学形式表示如下： 式中，xn为艏喷管安装位置； 所述步骤2中艏向解耦控制模型为： 式中，Nr、Yr、为计算艏向、横向无因次水动力系数的导出基值，xh为水动力或水动力矩作用于船体的纵向位置，ψ分别为在北东坐标系下气垫船的横倾角、艏向角，Iz为气垫船绕z轴的转动惯量，v、r分别为在运动坐标系下气垫船的横向速度、艏向角速度，uψ为空气舵产生的转艏力矩，τuy为横向控制通道对艏向控制通道的干扰，τψ为艏向控制通道扰动； 横向位移解耦控制模型为： 式中，τy为横向控制通道扰动，uy为横向位移控制输入，y、v、r分别表示在运动坐标系下气垫船的横向位置、横向速度和艏向角速度，m为气垫船的质量，Yr、为计算横向无因次水动力系数的导出基值，τuψ为艏向控制通道对横向控制通道的干扰； 所述步骤5中的智能自适应自抗扰艏向-横向解耦控制器具体设计为：步骤5-1：对步骤2-2中的艏向解耦控制模型进行简化： 式中，Uψ为艏向控制通道的虚拟控制量，Uψ＝a3uψ+a3τuy，其中a1、a2、a3为时变系数； 步骤5-2：对步骤2-2中横向位移解耦控制模型进行简化： 式中，Uy为横向控制通道的虚拟控制量，Uy＝a6uψ+a6τuy，其中a4、a5、a6为时变系数； 步骤5-3：将步骤5-1和5-2中的控制模型联合为矩阵模式，获得艏向控制通道和横向位移控制通道的智能自适应自抗扰控制器。

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