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龙图腾网获悉天津港轮驳有限公司申请的专利基于ROS2的拖轮智能辅助驾驶系统数据与交互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：CN121008515B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511512508.4，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权基于ROS2的拖轮智能辅助驾驶系统数据与交互方法是由杨志新;李秋男;孙波;邵刚;孟永勋设计研发完成，并于2025-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于ROS2的拖轮智能辅助驾驶系统数据与交互方法在说明书摘要公布了：本发明涉及水上交通控制技术领域，尤其涉及基于ROS2的拖轮智能辅助驾驶系统数据与交互方法。基于ROS2的拖轮智能辅助驾驶系统数据与交互方法，包括以下步骤：S1：以船舶作为母船，以拖轮作为子船，获取母船数据、子船数据和外部环境数据；基于所述母船数据和所述子船数据获取母船运行数据与子船运行数据，并根据所述母船运行数据与子船运行数据获得所述子船与所述母船间的偏差一致性。本发明基于ROS2、融合母船、子船及环境数据，构建偏差一致性与系统可靠性权重模型，结合分布式模型预测控制与动态避障策略，实现拖轮编队的协同控制与全局优化，提升水上交通的安全性、效率与智能化水平。

本发明授权基于ROS2的拖轮智能辅助驾驶系统数据与交互方法在权利要求书中公布了：1.基于ROS2的拖轮智能辅助驾驶系统数据与交互方法，其特征是，包括以下步骤： S1：以船舶作为母船，以拖轮作为子船，获取母船数据、子船数据和外部环境数据；基于所述母船数据和所述子船数据获取母船运行数据与子船运行数据，并根据所述母船运行数据与子船运行数据获得所述子船与所述母船间的偏差一致性，包括：基于所述母船运行数据与所述子船运行数据获取时间对齐的母船状态数据与子船状态数据；所述母船状态数据与所述子船状态数据包括位置数据、航向数据与速度数据；根据所述时间对齐的母船状态数据与子船状态数据，构建母船状态时序序列与子船状态时序序列；根据所述母船状态时序序列计算相邻时刻的母船状态变化量，生成母船偏差量时序序列；根据所述子船状态时序序列计算相邻时刻的子船状态变化量，生成子船偏差量时序序列；将所述母船偏差量时序序列与所述子船偏差量时序序列进行延时对齐处理，计算两个序列间的皮尔逊相关系数，并将所述皮尔逊相关系数定义为所述子船与所述母船间的偏差一致性； S2：基于所述母船数据和所述子船数据获取母船操控数据和子船操控数据，并根据所述母船操控数据和所述子船操控数据生成控制误差时序序列；根据所述控制误差时序序列确定历史异常环境应力子周期，包括：基于所述控制误差时序序列，提取持续性高于预设持续性阈值的数据点与间歇性高于预设间歇性阈值的数据点，构成历史联合异常数据集；所述历史联合异常数据集用于标记历史中发生系统异常的具体时间点；基于所述历史联合异常数据集对应时间点的历史环境数据，提取环境应力超过预设环境阈值的持续时段，构成历史异常环境应力时段集；将所述历史异常环境应力时段集按预设时间粒度分割为M个历史异常环境应力子周期； S3：根据所述历史异常环境应力子周期生成历史异常控制误差幅值序列，并根据所述历史异常控制误差幅值序列确定控制融合周期，包括：基于历史联合异常数据集对应的历史控制误差数据，提取与M个历史异常环境应力子周期时间对齐的所述控制误差时序序列，并计算每个子周期内控制误差的平均幅值，生成历史异常控制误差幅值序列；分别计算每个历史异常环境应力子周期的持续时间，与对应的所述历史异常控制误差幅值序列的平均幅值之间的皮尔逊相关系数，并将所述皮尔逊相关系数定义为环境-误差关联强度系数；根据计算出的所述环境-误差关联强度系数确定控制融合周期；所述控制融合周期的确定规则为：所述环境-误差关联强度系数绝对值超过预设相关性阈值所对应的历史异常环境应力子周期时长，即被确定为所述控制融合周期；将所述偏差一致性与所述控制融合周期进行联合分析，量化为系统可靠性权重因子，包括：联合分析公式如下，，其中，为系统可靠性权重因子，为偏差一致性，为控制融合周期，与为预设的加权指数，用于调节两项指标的贡献度； S4：根据所述系统可靠性权重因子生成保守型避障路径与积极型避障路径；根据所述保守型避障路径与所述积极型避障路径获得协同避障路径集，并将所述协同避障路径集转换为对应的推力与舵角控制指令。

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