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龙图腾网获悉大连海事大学申请的专利一种考虑量化和死区的多无人船速度约束编队避碰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：CN115718428B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202211449811.0，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权一种考虑量化和死区的多无人船速度约束编队避碰控制方法是由左毅;王未;李铁山;单麒赫;陈俊龙设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑量化和死区的多无人船速度约束编队避碰控制方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种考虑量化和死区的多无人船速度约束编队避碰控制方法，包括：结合船舶避碰、避障和连接保护条件并考虑速度约束问题，构建存在死区和量化的无人水面船运动学和动力学模型；引入误差变量并结合李雅普诺夫函数，设计虚拟控制率和实际控制率；结合设计的虚拟控制率和实际控制率以及李雅普诺夫函数，对控制方案进行稳定性分析。本发明针对具有速度约束的无人船，考虑了一个能够在统一设计和分析条件下的多无人船速度约束编队避碰控制问题，能够保证受到执行器和传感器非线性特征影响的高速航行无人船在避碰避障过程中的安全性。

本发明授权一种考虑量化和死区的多无人船速度约束编队避碰控制方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑量化和死区的多无人船速度约束编队避碰控制方法，其特征在于，包括： S1、结合船舶避碰、避障和连接保护条件并考虑速度约束问题，构建存在死区和量化的无人水面船运动学和动力学模型； S2、引入误差变量并结合李雅普诺夫函数，设计虚拟控制率和实际控制率，具体实现过程如下： S21、为第i个无人船的每个步骤设计相应的误差变量，引入误差变量如下： 其中，vir是运动学控制律，S22、设计虚拟控制器： S221、基于步骤S11构建的无人船存在量化与死区运动学和动力学模型公式和误差变量zi2，计算误差变量zi1的时间导数，可以得到： 其中，S＝[0,‑1,0]，令且因此，可以得到： S222、选择一个李雅普诺夫函数，函数为： S223、计算vi1对时间t的微分，得到： 其中，G＝diag{di,δi0}； S224、为了得到所需要的虚拟控制率，定义如下： 其中，表示辅助虚拟控制器，定义为： S225、能够被重写为： S226、设计虚拟控制率，如下： 其中，并且ki1＞0表示一个常数，其中Δi1＞0是一个常数，且S227、结合步骤S224、S225、S226，得到虚拟控制率与李雅普诺夫函数相结合的结果，如下： S228、引入一种过滤方法来更新wk，如下： 其中，λ和λ′都是正的参数； S229、要获得无人船的平滑运动轨迹，让ai1通过二阶线性跟踪微分器： 其中，vir和分别表示αi1和的估计值，χi被设计为正参数； S230、定义两个常数集，存在正的常数和使得： S23、设计实际控制率： S231、基于步骤S11构建的无人船存在量化与死区运动学和动力学模型公式和步骤S229的公式，得到zi,2的方程： S232、定义李雅普诺夫函数，如下： 其中和ΓWi2为正设计参数； S233、结合步骤S227中的公式和步骤S231中的公式，计算vi2的导数，如下： S234、使用神经网络来近似步骤S233中公式的一些变量，定义神经网络如下： 其中，Z∈ΩZ是输入向量，表示权向量；通常选为高斯函数如： 其中，εi为接受的中心，ri为高斯函数的宽度； S235、根据普适性逼近定理，任意紧集Ωz中的任意连续函数fz可表示为： 其中，W*是理想常量权重，设为理想权重W*的估计是权重估计误差定义为对Fz进行估计： S236、计算神经网络和步骤S233中的公式中需要近似的变量，得到： 其中，Zi＝[ui,vi,xi,yi,xj,yj,uj,ri,ψi,ψj,ζiui]T； S237、将步骤S233中的公式变成如下形式： S238、在动力学层面设计动态控制律和神经网络自适应律，如下： S239、将步骤S238中的公式带入到步骤S237的公式中，得到实际控制率与李雅普诺夫函数相结合的结果： S3、结合设计的虚拟控制率和实际控制率以及李雅普诺夫函数，对控制方案进行稳定性分析。

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