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龙图腾网获悉哈尔滨工程大学申请的专利一种面向多障碍物环境的多自主水下航行器协同围捕方法、系统、设备及介质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：CN118192583B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202410392598.7，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种面向多障碍物环境的多自主水下航行器协同围捕方法、系统、设备及介质是由孙骞;王杰恪;黄雨杰;韩豫卓;周星宇;范云霞;李一兵;叶方设计研发完成，并于2024-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向多障碍物环境的多自主水下航行器协同围捕方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：一种面向多障碍物环境的多自主水下航行器协同围捕方法、系统、设备及介质，属于多智能体围捕多目标任务领域，解决了现有技术的多自主水下航行器无法应用到水下三维环境的协同狩猎，以及非均匀多AUV狩猎问题中的任务分配问题和待围捕的逃避者有逃避策略，导致难以围捕的问题。方法包括：步骤1：采集逃逸者位置集合、围捕者位置集合和障碍物位置集合，并进行初始化，然后采用动态联盟策略，获得本地任务集合；采用IGBNN算法进行路径规划，得到对应的围捕任务，进行围捕；待所有逃逸者被捕获后，所有围捕者停止围捕运动，围捕完成。本发明适用于在水下环境中对智能逃避者围捕的场景。

本发明授权一种面向多障碍物环境的多自主水下航行器协同围捕方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种面向多障碍物环境的多自主水下航行器协同围捕方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：采集逃逸者位置集合、围捕者位置集合和障碍物位置集合； 步骤2：对步骤1中的各个集合进行初始化； 步骤3：根据初始化后的围捕者位置集合和逃逸者位置集合，采用动态联盟策略，获得本地任务集合； 所述步骤3包括： 步骤3.1：获取围捕者的速度信息，得到围捕者速度集合； 步骤3.2：根据逃逸者位置信息集合和围捕者位置信息集合，计算距离矩阵； 步骤3.3：根据所述距离矩阵和围捕者速度集合，计算平均代价矩阵； 步骤3.4：生成列表，用于存放围捕者是否被分配了任务的标志； 步骤3.4.1：若第i个围捕者被分配了任务，则的第i个位置为True，否则为False,1≤i≤hunter_num,hunter_num为围捕者数量； 步骤3.4.2:循环步骤3.4.1，直至每个围捕者的标号都生成完毕； 步骤3.5：初始化team_list列表，用于存放对应于每个逃逸者的围捕任务； 步骤3.5.1：第i个位置存放的信息为：参与围捕第i个逃逸者的围捕者的标号集合； 步骤3.5.2：初始化设置team_list的每个位置为空集； 步骤3.6：获取所述平均代价矩阵的最小值，遍历所述平均代价矩阵，找到该最小值所在的位置，对应围捕者的标号和逃逸者的标号，若当前位置的围捕者还未被分配任务，将得到的围捕者和目标放入team_list[j]中，同时将[i]设为True，并将所述平均代价矩阵设置为最大值； 步骤3.7：当不全为True，且每个逃逸者被分配的围捕者数量不超过三个时，循环执行步骤3.6，得到本地任务集合； 步骤4：每个围捕者采用IGBNN算法进行路径规划，得到对应的围捕任务； 所述步骤4包括： 步骤4.1：初始化偏置点列表、任务分配点、三维价值矩阵、时间戳和IGBNN算法所需标志； 步骤4.1.1：设置偏置点列表； 步骤4.1.2：设置任务分配点为，用于存放围捕者通过IGBNN算法得出的目标任务点； 步骤4.1.3：初始化价值矩阵为0矩阵，该矩阵用于为航行器选择下一步路径点时提供权重，初始化时间戳为0； 步骤4.1.4：初始化是否开始收缩的标志，用于双联盟策略中执行条件的生成； 步骤4.1.5：初始化双联盟标志，用于体现当前动态联盟的状态是否为双联盟状态； 步骤4.2：检查两个逃逸者的位置信息，若两个逃逸者的距离小于设定的条件半径，执行步骤4.4，否则，执行步骤4.3； 步骤4.3：在不满足双联盟条件时，计算航行器的任务分配点； 步骤4.4：在满足双联盟条件时，计算航行器的任务分配点； 步骤4.5：根据得到的任务分配点进行路径规划，得到对应的围捕任务； 步骤5：判断围捕任务是否满足动态联盟的条件，若不满足，则解散原有联盟，执行步骤3-步骤5，直至形成新的满足动态联盟条件的围捕任务；若满足，则进行围捕； 步骤6：当某一逃逸者被捕获，对应的围捕者停止围捕运动； 步骤7：待所有逃逸者被捕获后，所有围捕者停止围捕运动，围捕完成。

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