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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七一九研究所申请的专利基于深度学习的船舶运动轨迹优化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：CN119987374B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510143484.3，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于深度学习的船舶运动轨迹优化控制方法是由彭贝;刘志宏;雷威;吴根平;何思澈;华锴玮设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的船舶运动轨迹优化控制方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于深度学习的船舶运动轨迹优化控制方法，涉及船舶控制技术领域，包括：构建船舶运动仿真环境，建立包含海洋环境参数的动态模拟系统；采集船舶运行数据；构建双网络结构模型，包括宏观策略网络和微观控制网络，宏观策略网络以较长时间间隔生成航向规划策略，微观控制网络以较短时间间隔生成具体控制指令；采用分级训练策略，在船舶运动仿真环境中对双网络结构模型进行训练，首先训练宏观策略网络生成整体航向策略，再训练微观控制网络实现精确控制；将训练完成的双网络结构模型部署至船舶控制系统，生成最优控制指令，实现船舶运动轨迹的实时优化控制。本发明在保证控制精度的前提下，实现船舶运动轨迹的实时优化控制。

本发明授权基于深度学习的船舶运动轨迹优化控制方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的船舶运动轨迹优化控制方法，其特征在于，包括： S1、构建船舶运动仿真环境，建立包含海洋环境参数的动态模拟系统；采集船舶运行数据，所述运行数据包括船舶状态参数和海洋环境参数，其中船舶状态参数通过船载传感系统获取，海洋环境参数通过环境监测系统获取； S2、构建双网络结构模型，包括宏观策略网络和微观控制网络，宏观策略网络以较长时间间隔生成航向规划策略，微观控制网络以较短时间间隔生成具体控制指令；所述双网络结构模型的输入包括船舶状态参数和海洋环境参数，且两个网络通过时序注意力机制实现信息交互； S3、采用分级训练策略，在船舶运动仿真环境中对双网络结构模型进行训练，首先训练宏观策略网络生成整体航向策略，再训练微观控制网络实现精确控制，其中：宏观策略网络基于长期回报进行优化，微观控制网络基于短期控制精度进行优化，两个网络通过梯度对齐机制保持一致性； S4、将训练完成的双网络结构模型部署至船舶控制系统，通过滑动时间窗口方法实现预测控制，实时接收船舶状态参数和海洋环境参数，基于预测的环境变化动态调整控制策略，生成最优控制指令，实现船舶运动轨迹的实时优化控制； 梯度对齐机制如下： 对于宏观策略网络和微观控制网络，分别定义损失函数Lmacro和Lmicro； 计算各自的梯度向量和其中，和分别表示宏观策略网络和微观控制网络的参数集； 利用梯度对齐公式，将两个网络的梯度向量进行对齐，同步调整网络参数，梯度对齐公式如下： 式中，Lalign为梯度对齐损失，λ为权衡系数，ηt为时变调节因子，‖·‖表示欧几里得范数。

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中国船舶集团有限公司第七一九研究所，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市武昌区中山路450号；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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