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龙图腾网获悉闽江学院;福州巨戟鲸科技有限公司申请的专利基于多传感器融合的无人船智能避障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：CN121477904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202610030940.8，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权基于多传感器融合的无人船智能避障控制方法是由张峰;胡泽智;秦梓荷;钟耀照;商少平;王庆业;温冬;魏国妹设计研发完成，并于2026-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多传感器融合的无人船智能避障控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及无人船航道技术领域，公开了基于多传感器融合的无人船智能避障控制方法，该方法包括：获取雷达、激光雷达、视觉相机的多模态数据及航行状态数据；构建实时海况特征模型；对各传感器候选目标进行时空谱特征解析；通过海浪杂波概率门控分类器输出杂波置信度；构建自适应协方差矩阵的扩展卡尔曼滤波器抑制杂波干扰，输出高置信度障碍物航迹；基于动态风险评估地图，采用权重可调的动态窗口法生成最优避障控制指令。本发明显著降低误检率，提升无人船在高海况下的航行安全性与自主性。

本发明授权基于多传感器融合的无人船智能避障控制方法在权利要求书中公布了：1.基于多传感器融合的无人船智能避障控制方法，其特征在于，包括： 获取无人船的多模态传感器原始数据以及自身航行状态数据； 基于所述自身航行状态数据，构建无人船周围海域的实时海况特征模型，并生成量化的海况特征参数向量； 对所述多模态传感器原始数据进行独立通道的时空谱特征解析，为每一个传感器检测到的候选目标提取多维时空谱特征向量； 将所述海况特征参数向量与所述多维时空谱特征向量，共同输入至预先训练的海浪杂波概率门控分类器中；所述海浪杂波概率门控分类器依据输入的特征，为每一个候选目标计算并输出介于0与1之间的海浪杂波置信度数值； 构建自适应协方差矩阵的扩展卡尔曼滤波器，用于对所有候选目标进行状态估计与航迹跟踪；所述扩展卡尔曼滤波器的量测噪声协方差矩阵根据所述海浪杂波置信度数值动态调整，以抑制高置信度海浪杂波对航迹更新的影响； 基于所述扩展卡尔曼滤波器输出的高置信度真实障碍物航迹集合，结合无人船自身的运动学与动力学约束，构建动态风险评估地图； 在所述动态风险评估地图的基础上，采用动态窗口法进行局部路径规划，搜索无人船在下一时间步长内的最优安全速度指令； 将所述最优安全速度指令发送至无人船的底层航行控制系统，驱动无人船执行避障机动。

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