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龙图腾网获悉中港疏浚有限公司申请的专利耙吸挖泥船航行碰撞风险动态评估与避碰决策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：CN121122074B 。

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：202511631480.6，技术领域涉及：G08G3/02；该发明授权耙吸挖泥船航行碰撞风险动态评估与避碰决策方法是由李夏;童荣彬;魏建峰;吴斌;周子琛;康恺宁;王惠泽;朱时茂;李亚青;蔺永学;齐瑞煜设计研发完成，并于2025-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本耙吸挖泥船航行碰撞风险动态评估与避碰决策方法在说明书摘要公布了：本发明公开了耙吸挖泥船航行碰撞风险动态评估与避碰决策方法，涉及航行碰撞风险评估技术领域。该方法通过全维度基础数据标准化处理奠定精准评估基础，结合船舶操纵与环境特征动态确定潜在风险区、量化碰撞危险度及响应等级以提升风险预警的及时性与准确性，依托LSTM模型构建个性化操作策略库使避碰指令贴合人工习惯、降低人机适配成本，再通过前馈‑反馈双路径控制与并行DQN动态优化权重增强指令抗干扰能力与实时性，可解决现有技术中多源数据杂乱无标准导致评估基础不统一、潜在碰撞风险区识别未结合船舶操纵特性而缺乏动态性、碰撞风险量化模糊且避碰指令脱离人工操作习惯、传统控制抗干扰能力弱且权重固定导致鲁棒性不足的问题。

本发明授权耙吸挖泥船航行碰撞风险动态评估与避碰决策方法在权利要求书中公布了：1.耙吸挖泥船航行碰撞风险动态评估与避碰决策方法，其特征在于，包括以下步骤： 对耙吸挖泥船航行与作业全维度基础数据进行标准化处理，得到标准化数据集，其中所述耙吸挖泥船航行与作业全维度基础数据包括船舶自身数据，环境数据和人员操作数据； 从标准化数据集中提取船舶操纵特征与环境特征参数，并依据船舶操纵特征与环境特征参数确定潜在碰撞风险区； 在潜在碰撞风险区内确定碰撞危险度及对应的响应等级信号： 根据潜在碰撞风险区内内船舶数量与潜在碰撞风险区的面积的比值得到航道密度；根据本船的船速标准化值与目标船的船速标准化值的差值得到航速差异； 对航道密度，航速差异和势能场叠加值应用三角形属度函数，对航道密度，航速差异和势能场叠加值的不同模糊等级分配隶属度，得到模糊特征向量，其中分配原则为模糊等级的中间值为隶属度峰值1，向两侧边界线性降至0； 根据预设的碰撞风险等级规则库对模糊特征向量进行比对，确定激活的有效规则，并根据激活的有效规则确定最终隶属度，所述碰撞风险等级规则库采用IF-THEN逻辑结构，其中IF表示输入条件，格式与模糊特征向量相同，THEN表示输出结果，输出为模糊风险等级： 确定最终隶属度的过程为： 将模糊特征向量与碰撞风险等级规则库中各输入条件进行匹配度计算，确定匹配度大于0的IF-THEN规则，记为激活的有效规则； 对激活的有效规则，采用最大隶属度合成法计算各模糊风险等级的最终隶属度，即取所有激活规则对应模糊风险等级的最大匹配度； 对最终隶属度进行解模糊得到碰撞危险度，根据预设的响应等级对应规则，得到碰撞危险度及对应的响应等级信号： 对各模糊风险等级分配明确的碰撞危险度数值区间并确定区间中点值； 确定各模糊风险等级的最终隶属度与对应模糊风险等级的区间中点值的乘积和，确定各模糊风险等级的最终隶属度和； 将乘积和与最终隶属度和的比值作为碰撞危险度； 基于训练完成的LSTM模型，根据不同的航行场景，碰撞危险度及对应的响应等级信号组合确定个性化操作策略，建立个性化操作策略库； 通过前馈-反馈双路径控制并采用并行DQN动态优化权重，潜在碰撞风险区与碰撞危险度，基于流场预报提前补偿并实时修正舵角，输出最终避碰指令： 基于潜在碰撞风险区的流场预报确定前馈补偿舵角： 根据流场预报得到流速大小，从数据库中获取与流速大小对应的流场补偿系数和修正系数； 计算流速大小与基准流速的比值，计算流向与本船航向的夹角； 将流场补偿系数、修正系数、比值和夹角相乘，得到前馈补偿舵角； 确定航速调整指令的过程为： 获取本船与目标船的相对距离和本船到风险区边界的最短距离； 在最短距离小于设定最短阈值时，计算目标船船速与本船船速差值的绝对值，作为相对逼近速度； 根据最短距离从数据库中获取对应的减速比例，将减速比例与本船船速相乘，得到航速调整指令，当验证不成功时，对减速比例进行修正； 将当前船位与安全航迹的偏差与反馈修正增益相乘，得到反馈修正舵角； 基于并行DQN优化前馈权重和反馈权重，计算前馈权重与前馈补偿舵角的乘积和反馈权重与反馈修正舵角的乘积： 构造并行DQN的状态输入，包括当前船位偏差，碰撞危险度，风险区距离，流场强度，前馈补偿舵角大小和反馈修正舵角大小； 并行DQN设置两个输出头，包括前馈通道权重和反馈通道权重； 约束条件为前馈通道权重和反馈通道权重之和为1； 在训练阶段，DQN通过奖励函数学习最优的前馈通道权重和反馈通道权重，当验证不成功时，对前馈通道权重和反馈通道权重进行重优化，奖励函数为奖励值和惩罚值之和，其中： 航迹稳定奖励值为2、避碰成功奖励值为5、进入风险区惩罚值为-3、航向震荡惩罚值为-2； 从个性化操作策略库中获取适配当前情况的舵角调整幅度，将舵角调整幅度与两个乘积相加，得到最终舵角指令； 确定航速调整指令； 对航速调整指令和最终舵角指令进行验证，若最近会遇距大于距离阈值且最近会遇时间大于时间阈值，则验证通过，反之对航速调整指令和最终舵角指令进行调整； 输出验证成功的航速调整指令和最终舵角指令为最终避碰指令。

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