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龙图腾网获悉苏州晓博智能科技有限公司申请的专利一种基于深度学习算法的船舶避障和自动靠泊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：CN119088034B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202411268312.0，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于深度学习算法的船舶避障和自动靠泊方法是由庄肖波;金晶;庄比太;郑晓东;蒋小元;章冬辉设计研发完成，并于2024-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习算法的船舶避障和自动靠泊方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习算法的船舶避障和自动靠泊方法，包括如下步骤：S1、采集数据并构建数据集；S2、进行时间同步和空间校准；S3、进行预处理；S4、进行特征提取；S5、利用基于Transformer的自注意力机制生成统一特征空间；S6、进行环境建模，并利用对抗生成网络生成虚拟海洋环境和复杂场景；S7、采用分布式深度确定性策略梯度结合博弈论的方法，训练船舶的避障与路径规划决策模型；S8、采用元强化学习结合模糊逻辑控制，设计混合动力路径规划系统；S9、基于递归神经网络控制策略，实现精确靠泊；S10、利用在线学习技术，根据新的环境和情况进行自我调整和优化。本发明综合应用深度学习与多模态传感器技术，实现了船舶精准避障与自动靠泊。

本发明授权一种基于深度学习算法的船舶避障和自动靠泊方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习算法的船舶避障和自动靠泊方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、在船舶上部署多模态传感器系统，包括激光雷达、声呐、视觉摄像头、GPS和INS，采集数据并构建数据集； S2、利用基于双流深度神经网络自适应同步与校准算法，对数据集中不同传感器的采集数据进行时间同步和空间校准； S3、对校准后的数据集进行预处理，包括数据清洗、去除噪声和异常值以及数据增强； S4、对预处理后的数据集进行特征提取，包括利用三维卷积神经网络提取激光雷达和声呐数据中的空间特征，利用卷积神经网络提取视觉数据中的物体特征，利用多层感知器提取GPS和INS数据中的关键特征； S5、利用基于Transformer的自注意力机制将提取的空间特征、物体特征和关键特征进行融合，生成统一特征空间； S6、利用融合后的统一特征空间进行环境建模，识别并定位船舶周围的障碍物、目标泊位和关键环境元素，并利用对抗生成网络生成虚拟海洋环境和复杂场景； S7、采用分布式深度确定性策略梯度结合博弈论的方法，训练船舶的避障与路径规划决策模型，实现多船舶协作避障和路径优化； S8、采用元强化学习结合模糊逻辑控制，设计混合动力路径规划系统，在初步路径规划基础上，实时调整路径以应对动态障碍物和突发情况； S9、基于循环神经网络控制策略，实时处理船舶运动时间序列数据，自动调整船舶的速度、航向和推力，实现精确靠泊； S10、利用在线学习技术，根据新的环境和情况进行自我调整和优化。

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