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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种基于点云的AUV路径规划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：CN119861738B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202411980416.4，技术领域涉及：G05D1/485；该发明授权一种基于点云的AUV路径规划方法是由何景逸;代慧澳;杨嘉琛;奚萌;温家宝;肖帅设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点云的AUV路径规划方法在说明书摘要公布了：本发明设计了一种基于点云的AUV路径规划方法，针对多个AUV潜航器的集群控制问题，通过端到端的强化学习，AUV智能体能够在复杂海洋环境中实现路径规划、避障和目标跟踪等任务。创新点在于使用改进的SAC算法，通过简单的奖励函数实现了智能体复杂运动能力，克服了传统AUV训练成本高、时间长的难题。同时，设计了领航‑跟随机制，领航潜航器负责环境感知和避障，跟随潜航器保持队形完成探测任务。物理引擎Gazebo和ROS系统用于构建逼真的海洋环境和控制系统，实验验证了该方法在集群控制中的有效性，提升了AUV的环境探索能力。

本发明授权一种基于点云的AUV路径规划方法在权利要求书中公布了：1.一种基于点云的AUV路径规划方法，其特征在于，该方法包括： 1在gazebo物理引擎中构建仿真训练平台，包括AUV模型、AUV控制模块、AUV感知模块、流场和障碍物； 2细化AUV运动模型和流场力，构建具有真实力学特性的仿真环境； 3通过ROS系统的节点、话题和服务机制实现仿真环境中各组件间的通信与数据传输； 4使用Docker容器技术封装仿真环境，实现多实例并行仿真，提高环境采样效率； 5根据OpenAIGym规范，将ROS与强化学习环境集成，封装符合Gym接口的环境； 6设定仿真环境参数，构建具有挑战性的路径规划任务； 7改进传统SAC强化学习算法中的熵调节机制，引入目标熵的概念，通过损失函数自动调节熵，使策略输出的动作熵逼近目标熵，采用公式1计算损失函数： 1 其中，表示策略网络输出的动作的熵，表示真实的熵和目标熵之间的差； 为避免算法过早收敛，添加另一项的温度系数调节方法，通过公式2在算法初期增强探索性，后期逐渐降低探索度； 2 其中，表示算法的最小温度系数，表示已经执行的全局步数，是衰减因子； 引入损失函数中使用的温度系数，通过公式3结合传统和新调节方法，平衡探索与利用； 3 8构建特征提取网络，通过变分自编码器进行点云的自监督重建，利用PointNet结构提取点云特征，实现置换不变性和鲁棒性，通过对称函数和多层感知机映射点特征到高维空间，为捕捉点云的局部与全局信息，将局部特征与全局特征结合，使用MLP和最大值池化处理，得到编码后的特征向量，采用ChamferDistanceCD和EarthMoverDistanceEMD损失函数作为重构损失，辅助特征提取编码器模块的收敛；辅助任务的损失函数结合CD损失和EMD损失，利用先验知识约束因变量，加速编码器模块的收敛； 9设计合适的状态空间和奖励函数，训练智能体完成路径规划和目标跟踪任务； 10引入惯性导航系统和多普勒测速计DVL模拟AUV位置估计； 11集成多波束声呐传感器，模拟AUV的水下避障能力； 12采用基于真实海洋数据构建的流场模型，模拟恒定洋流对AUV运动的影响。

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